第1周面向小白的统计学:描述性统计(均值,中位数,众数,方差,标准差,与常见的统计图表)第2周赌博设计:概率的基本概念,古典概型第3周每人脑袋里有个贝叶斯:条件概率与贝叶斯公式,独立性第4周啊!微积分:随机变量及其分布(二项分布,均匀分布,正态分布)第5周万事皆由分布掌握:多维随机变量及其分布第6周砖家的统计学:随机变量的期望,方差与协方差第7周上帝之手,统计学的哲学基础:大数定律、中心极限定理与抽样分布第8周点数成金,从抽样推测规律之一:点估计与区间估计第9周点数成金,从抽样推测规律之二:参数估计第10周对或错?告别拍脑袋决策:基于正态总体的假设检验第11周扔掉正态分布:秩和检验第12周预测将来的技术:回归分析第13课抓住表象背后那只手:方差分析第14周沿着时间轴前进,预测电子商务业绩:时间序列分析简介
2020/3/20 13:28:41 204B 大数据 统计学
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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的,秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色,帮助读者愈加直观、生动地学习神经网络。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。
同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。
此外,《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时,建议读者按照“先通读章节内容,后调试程序,再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问,建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案,然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍,亦可供相关专业教师教学参考。
2022/9/8 15:19:14 51.54MB MATLAB 神经网络
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代码解释的很详细,可以直接用,曾经测试过了,很好用。
2022/9/7 13:24:54 172KB 很有用
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火龙果软件工程技术中心介绍现在IT开发人员比以往任何时候都愈加关注测试的重要性,没有经过良好测试的代码更容易出问题。
在极限编程中,测试驱动开发已经被证明是一种有效提高软件质量的方法。
在测试驱动的开发方式中,软件工程师在编写功能代码之前首先编写测试代码,这样能从最开始保证程序代码的正确性,并且能够在程序的每次演进时进行自动的回归测试。
单元测试是和开发人员最密切相关的测试类型。
它通常由开发人员编写和执行。
由于单元测试通常发生在错误产生之后不久,因此通过单元测试发现错误然后进行修正的代价通常比较小。
单元测试是如此重要,以至于一些极限编程爱好者主张任何未经测试的代码都应该被自动删除。
JUnit是Jav
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运转结果
2018/7/6 11:27:45 1.08MB matlab
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ELM极限学习实现汽油辛烷值预测(MATLAB源码+数据+预测结果),代码亲测可用,可根据论文要求更换数据集,本文一共提供60组数,50组作为训练,10组作为测试,测试结果非常不错,若果有条件可以引入相关优化算法进步预测精度。
2021/9/3 19:13:53 201KB ELM 极限学习 预测 神经网络
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本书涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ等)以及相关的智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限进修等)。
2018/4/19 15:04:29 55.09MB MATLAB 神经网络
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这项工作提出了一种提取电流波形特征以识别家用电器的方法。
短时傅立叶变换(STFT)和内核PCA技术用于提取这些特征。
一旦定义了特征,分类器k-最近邻(kNN)、支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)、随机森林(RF)和极限学习机(ELM)被用于设备(??或组合)电器)标识。
PS:ELM算法摘自http://www.ntu.edu.sg/eee/icis/cv/egbhuang.htm并顺应本工作
2016/3/9 1:10:18 6.61MB matlab
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡