任意维数欧氏空间中的旋转矩阵推导。
可以用作高维数据处理的快速算法。
注意:不是主轴化算法!不是主轴化算法!不是主轴化算法!只有数学理论,没有代码,没有代码,没有代码。
2025/6/8 3:04:22 42KB 高维空间 旋转矩阵 多维空间
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姚琦伟、范剑青编写的《非线性时间序列——建模、预报及应用》不仅对这些技术在时间序列状态空间、频域和时域等方面的应用给出了详细的介绍,同时,为了体现参数和非参数方法在时间序列分析中的整合性,还系统地阐述了一些主要参数非线性时间序列模型(比如ARCH/GARCH模型和门限模型等)的近期研究成果。
此外,书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍,为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构,《非线性时间序列》借助了很多源于实际问题的具体数据,并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。
阅读《非线性时间序列——建模、预报及应用》只需要具备基础的概率论和统计学知识。
《非线性时间序列——建模、预报及应用》适用于统汁专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。
此外,《非线性时间序列——建模、预报及应用》也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、实证金融学、总体生物和生态学的研究人员有参考价值。
2025/2/2 4:42:36 66.97MB 时间序列  非线性  范剑清
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用于高维数据降维lasso算法matlab代码实现功能丰富
2024/10/14 3:06:57 54KB lasso算法 matlab 高维数据降维
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CambridgeUROP2020:CYCLOPS在识别生物数据节律中的应用作者:亨利·林(HenryLim)背景昼夜节律影响生理和行为的许多方面,并调节哺乳动物的许多过程,包括体温,血压和运动能力。
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间,因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题,我们结合了对周期性结构,进化保护和无监督机器学习的理解,以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法(按周期性结构的循环排序(CYCLOPS))利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构,CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据,再使用按时间排序的鼠标和人类数据,对CYCLOPS进行了验证,并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的
2024/2/11 2:12:40 15.52MB JupyterNotebook
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张量分解工具包高维数据SVD分解多重因子分析的工具
2024/1/6 9:21:56 4.68MB 张量 tucker分解 matlab
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Fisherface方法的实现是在PCA数据重构的基础上完成的,首先利用PCA将高维数据投影到低维特征脸子空间,然后再在这个低维特征脸子空间上用LDA特征提取方法得到Fisherface。
2023/6/30 18:06:58 3.25MB LDA 人脸识别 Matlab
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作者:Vidal,René,Ma,Yi,Sastry,S.S.2016年新书。
据作者说:研究unsupervisedlearning,从一百多年前的PCA讲到压缩感知,知识纵跨上百年。
横跨代数几何,数理统计,高维数据处理,优化算法。
而使用更涉及科学和工程各个领域,是数据科学的入门基础
2021/7/2 18:56:05 12.84MB PCA GPCA unsupervised learning
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高维数据子空间聚类算法研讨.pdf
2017/7/10 11:55:26 892KB 文档资料
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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