这是一个完美的任意元线性回归模型，使用c语言编写，采用初等变换实现，使用非常方便，只有2个函数，只需把要用到的函数拷到你的程序中即可。
里面还附上逆阵的测试程序方便你验证，源文件使用.cpp或记事本打开
里面还附上逆阵的测试程序方便你验证，源文件使用.cpp或记事本打开
2023/1/27 2:54:56
11KB
1
该算法用于自回归输入模型，是一种迭代的算法。
其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏分歧估计。
但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。
数据要充分多，否则辨识精度下降。
模型阶次不宜过高。
初始值对辨识结果有较大影响。
其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏分歧估计。
但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。
数据要充分多，否则辨识精度下降。
模型阶次不宜过高。
初始值对辨识结果有较大影响。
2023/1/16 12:32:43
1KB
1
为matlab初学者提供一份很好的学习教程，对matlab的学习有很大协助。
本人也是通过学习这个来学习matlab的。
本人也是通过学习这个来学习matlab的。
2019/5/8 10:58:15
126KB
1
《数学建模与数学实验》全书共9章。
第1章，数学建模与数学实验简介；
第2章，数学建模义务；
第3章，MATLAB数学实验；
第4章，LINGO数学实验；
第5章，EXCEL数学实验；
第6章，微分方程模型；
第7章，数据拟合方法；
第8章，数据统计与回归分析；
第9章，数学建模案例分析。
各章节均附有大量的习题。
本文件中附有各章节源码。
第1章，数学建模与数学实验简介；
第2章，数学建模义务；
第3章，MATLAB数学实验；
第4章，LINGO数学实验；
第5章，EXCEL数学实验；
第6章，微分方程模型；
第7章，数据拟合方法；
第8章，数据统计与回归分析；
第9章，数学建模案例分析。
各章节均附有大量的习题。
本文件中附有各章节源码。
2016/4/12 6:50:02
23.14MB
1
针对数据量庞大引起模型参数更新时样本选择困难及训练速度慢的缺陷,提出基于投影寻踪回归的铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测方法。
首先采用机器学习方式提取用于建模所需的类似样本集,借助投影寻踪回归思想,建立铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测模型;然后利用基于实数编码的加速遗传算法进行模型参数的实时更新。
训练样本的机器选择可以避免人工选择带来的主观性和盲目性缺陷,模型参数的更新训练只在类似样本集中进行,可有效提高模型参数更新速度。
实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。
首先采用机器学习方式提取用于建模所需的类似样本集,借助投影寻踪回归思想,建立铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测模型;然后利用基于实数编码的加速遗传算法进行模型参数的实时更新。
训练样本的机器选择可以避免人工选择带来的主观性和盲目性缺陷,模型参数的更新训练只在类似样本集中进行,可有效提高模型参数更新速度。
实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。
2018/3/12 21:46:20
868KB
1
音频流派分类使用机器学习算法自动进行音乐流派分类，例如逻辑回归和K-最近邻使用言语：Python2.7此存储库包含根据以下流派对音乐进行分类的开发代码：蓝调古典（西方）国家迪斯科金属流行音乐数据集用于训练模型的数据集是GTZAN数据集。
数据集简介：该数据集用于G.Tzanetakis和P.Cook在2002年IEEETransactionsonAudioandSpeechProcessing中的流派分类“音频信号的音乐流派分类”中的著名论文。
该数据集由每30秒长的1000个音轨组成。
它包含10个流派，每个流派由100首曲目表示。
曲目均为.wav格式的22050Hz单声道16位音频文件。
官方网页：marsyas.info下载大小：约1.2GB下载链接：下载GTZAN流派合集
数据集简介：该数据集用于G.Tzanetakis和P.Cook在2002年IEEETransactionsonAudioandSpeechProcessing中的流派分类“音频信号的音乐流派分类”中的著名论文。
该数据集由每30秒长的1000个音轨组成。
它包含10个流派，每个流派由100首曲目表示。
曲目均为.wav格式的22050Hz单声道16位音频文件。
官方网页：marsyas.info下载大小：约1.2GB下载链接：下载GTZAN流派合集
2022/12/9 0:08:24
9KB
1
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