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  1. libsvm-2.9 林智仁(Chih-Jen Lin)博士开发设计的SVM分类工具包（内附C/Java/python三版，可运行在Windows/Unix/Linux平台）

  2. LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。LIBSVM 是一个开源的软件包，可以方便的在Windows 或UNI

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-11-30
    • 文件大小：564224
    • 提供者：evimacsl

  1. applied multivariate statistics

  2. 对主成分分析中综合得分方法的质疑 王学民 （发表于《统计与决策》，2007年4月下） 摘要：在作主成分分析时，国内近年来流行一种通过建立综合评价函数来对各样品进行综合排名的方法。本文对这一方法的不科学性作了阐述，并指出在综合评价函数中对各主成分使用贡献率加权是错中加错。 关键词：主成分；信息量；综合评价函数；综合得分 一、问题的提出 在多元数据分析中，近年来国内流行一种通过建立综合评价函数来对所有样品进行综合排名的方法。该方法是这样的：对 个原始变量 ，通过主成分分析，取前 个主成分 ，其方差

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-02-25
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：hrayann

  1. GTWR模型matlab实现

  2. 能够实现GTWR模型的系数求解，非平稳性检验。通过matlab编程，导入工具箱实现。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-10-07
    • 文件大小：66560
    • 提供者：weixin_41635879

  1. 总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升) - 简书.pdf

  2. 关于机器学习方面的集成算法，包括boosting和bagging，里面讲解详细，值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_15141977

  1. 商品用户行为数据处理中的数学问题（1）

  2. 随着网络日益普及，选择使用网络购物的人数也大大增加，个性化推荐模型能极大地提升商家的收益。本文通过对问题和数据的分析和合理假设，建立回归方程模型以及协同过滤推荐算法，给出符合实际的个性化推荐模型，并给出销售策略。问题三:题目要求建立对于不同地点的推荐模型并给出预测结果。本文选择建立基 于协冋同过滤的地点综合推荐模型。建立川户-商品评分矩阵,再综合不同地区不同种类商 品的购买量加权求和,取出评分最大的几个商品作为12月18号的预测购买结果并进行 精度检验。 问题四:题∏要求建立对于不同时间以及地点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：778240
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 等式约束下的广义约束神经网络回归模型

  2. 他的论文描述了先前关于广义约束神经网络（GCNN）的研究进展。 GCNN模型旨在以简明形式使用任何类型的先验，以便该模型可以实现更高的性能和更好的透明度。在这项工作中，将研究特定类型的先验，即等价函数约束。当现有方法以离散方式将约束施加于给定函数时，我们称为GCNN-EF的方法便能够完全完美地满足方程式的约束。我们通过将常规径向基函数神经网络（RBFNN）的输出与约束条件表示的输出进行加权组合来实现GCNN-EF。与其他现有方法进行比较，对三个综合数据集进行了数值研究。仿真结果证明了使用GCNN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38696590

  1. LOB:中国市场限价订单基准数据集-源码

  2. 高球 中国市场限价订单基准数据集 FinAI实验室 香港高等研究院 目录 介绍 该存储库包含论文描述的和。 在建议的基准数据集上测试了五个基线模型，包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM）和CNN-LSTM。 笔记 所有算法均基于深度学习框架。 我们的PyTorch版本是1.7.0。 如果您使用的是较低版本，请相应地修改代码。 抽象的 限价单（LOB）已生成“大财务数据”，供学术界和行业从业者进行分析和预测。 本文提供了一个中国股票市场的基

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：774144
    • 提供者：weixin_42143092

  1. 分数阶Fourier变换域中网络流量的自相似特性分析

  2. 通过分析网络流量数据在FrFT域的统计特性发现，实际网络流量在FrFT域满足自相似性，进一步地，针对网络流量在 FrFT 域的“时域”和“频域”展开，分别给出了基于改进的整体经验模态分解—去趋势波动分析（MEEMD-DFA）的Hurst指数估计法以及基于加权最小二乘回归（WLSR）的Hurst指数自适应估计法。实验结果表明，相比于现有估值算法，MEEMD-DFA法具有较高的估计精度，但计算复杂度高；而FrFT自适应估计法则具有更优的估计顽健性，且计算复杂度较低，可作为一种实时在线估计真实网络数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38723236

  1. 基于最大均值差异多源域迁移学习的 湿式球磨机负荷参数软测量

  2. 针对湿式球磨机工况改变时,实时数据与建模数据分布不一致,不满足数据同分布的假设,传统软测量模型难以适应数据分布变化,造成模型性能恶化的问题,有针对性地引入迁移学习策略,并通过多源域集成机制提高模型的鲁棒性,实现多工况下湿式球磨机负荷参数测量.首先,对多工况数据进行预处理并提取频谱特征,经过联合分布适配对多工况数据进行边缘、条件分布适配;然后,使用最大均值差异对适配后的数据进行分布度量并为源域构建的回归器加权;最后,对目标域数据进行负荷预测.通过对比实验与交叉实验表明了模型的实用性和有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：445440
    • 提供者：weixin_38728555

  1. 基于时变自回归模型的FAJD盲源分离算法

  2. 为实现多高斯源和相关源信号的盲分离,在快速近似联合对角化(FAJD)算法的基础上,将故障诊断领域的时变自回归理论成功地应用于相关源信号的盲分离和多高斯源信号的盲分离.首先采用时变自回归模型(TVAR)对源信号建模,并通过白化预处理使得建模后的源信号具有可联合对角化的结构;然后,通过基函数加权和的方法将时变参数近似为已知基函数的加权和的形式,将其变成时不变的参数,再通过递推最小二乘法求解出模型系数矩阵组;最后,将所求出的系数矩阵组作为快速近似联合对角化的目标矩阵组,通过FAJD算法实现混合信号的分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：401408
    • 提供者：weixin_38702417