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高斯过程在空间统计学中的研究已有很长时间，但其在最近十年才开始应用到非线性建模中。本例为高斯过程用于回归分析的MatLab实现。-Gaussian process in the space of statistical research for a very long time. but in the last decade only applied to nonlinear modeling. The cases of Gaussian process for the regression a
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In
this paper we propose to reduce the textural components by
modelling the coefficients of a wedgelet based regression tree
instead of the original pixel intensities-In this paper we propose to reduce the textu the acidic components by modelin
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关于Logistic回归统计算法的matlab实现，内容包括建模、输出变量预测和预测误差分析。数据来自UCI数据库中的Ionosphere database，有351个统计实例，输出变量是二分类变量，代表电波从电离层反射的好坏情况，共有32个特征值。(压缩包中包含已经处理好的数据)-on Logistic regression algorithm to achieve the Matlab, including modeling, variable output forecast and pre
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支持向量机的程序，可以进行分类和回归，效果比神经网络好，没有维数灾难的问题，是比较好的建模方法。,Support vector machine procedures can be carried out the classification and regression, the effect better than the neural network, there is no dimension disaster problem, it is more good modeling metho
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采用数学建模方法解决统计问题，包含数据的统计描述与分析，回归分析，含有PPT讲解-Mathematical modeling approach to the use of statistics, including data descr iption and analysis of statistics, regression analysis, with PPT on
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数学建模中回归法拟合（包括初步回归，逐步回归和二元二项回归）的matlab程序-Mathematical Modeling in the return fitting (including the initial regression, stepwise regression and binary regression 2) the matlab program
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Field: Economics Finance
One of the unit root tests known as Dickey Fuller Test is implemented in Matlab for Dynamic pannel Modeling and for seemingly unrelated regression of stock data.
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数学建模matlab回归程序
用于解决回归分析中的算法-Mathematical modeling matlab regression procedures for regression analysis to solve the algorithm
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采用神经网络和多元回归对人均GDP进行预测并建模-Using neural networks and multiple regression to predict the per capita GDP, and Modeling
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《Software for Flexible Bayesian Modeling and Markov Chain Sampling》是机器学习领域专家Neal编写的用于Bayesian和马尔可夫链Linux下的C语言工具包。很有名，也很权威。
-This software supports Bayesian regression and classification models based on neural networks and Gaussian processes, and Ba
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多元线性回归分析，用于多变量的模拟预测，数学建模。-Multiple linear regression analysis was used to simulate forecasting, mathematical modeling of multiple variables.
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树回归：对复杂的关系建模。一般可以分为两种，一种是回归树，一种是模型树，
主要的区别在于对于叶节点的建模方式，回归树使用分段常数，模型树使用线性回归方程。
可以使用剪枝技术对于可能过拟合的树进行剪枝，剪枝一般分为预剪枝和后剪枝。
回归树和模型树都是2元树，每次总是选择最好的分割方式，分成两部分。
这个是自己写的Python语言的CART树回归程序，基本实现了其原理，注释比较多。-Tree Regression: modeling of complex relationshi
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支持向量机的matlab商业软件包，附有中文和英文使用手册说明，可以在对算法不了解的基础上，利用简单的命令完成支持向量机的分类和回归建模-Support vector machine (SVM) commercial software package in matlab, accompanied by Chinese and English manual, can be on the basis of the algorithm does not understand, using simple
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它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。
偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。它与主成分分析法都试图提取出反映数据变异的最大信息，但主成分分析法只考虑一个自变量矩阵，而偏最小二乘法还有一个“响应”矩阵，因此具有预测功能。-It is mainly a result of the study is a multi-variab
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采用波束成形技术的BER计算，采用了小波去噪的思想，PLS部分最小二乘工具箱,进行逐步线性回归，pwm整流器的建模仿真，主要是基于mtlab的程序。- By applying the beam forming technology of BER Using wavelet denoising thought, PLS PLS toolbox, Stepwise linear regression, Modeling and simulation pwm rectifier Mainly base
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计算加权加速度,微分方程组数值解方法，包含位置式PID算法、积分分离式PID，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,进行逐步线性回归，pwm整流器的建模仿真。-Weighted acceleration, Numerical solution of differential equations method, It contains positional PID algorithm, integral separate PID, LFM pulse compression of the Matla
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研究生时的现代信号处理的作业，模拟数据分析处理的过程，进行逐步线性回归，pwm整流器的建模仿真，各种资源分配算法实现，正确率可以达到98％，music高阶谱分析算法。- Modern signal processing jobs when the graduate, Analog data analysis processing, Stepwise linear regression, Modeling and simulation pwm rectifier Various resource
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这是一篇文档，讲述偏最小二乘法的建模策略，原理及方法推导，附录相关代码-这是一篇文档，讲述偏最小二乘法的建模策略，原理及方法推导，附录相关代码
This is a document about the partial least-squares regression modeling strategies, principles and derived methods, Appendix-related code
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进行逐步线性回归，pwm整流器的建模仿真，基于K均值的PSO聚类算法。- Stepwise linear regression, Modeling and simulation pwm rectifier K-means clustering algorithm based on the PSO.
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对连续数据进行SVR回归建模，并对参数寻优(SVR regression modeling for continuous data and parameter optimization)
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