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SVMmatlab
- 具有非线性回归功能的支持向量机算法。可有效实现目标特征进行训练和识别。-Nonlinear regression functions with support vector machine algorithm. Features can effectively achieve its objectives of training and recognition.
linear
- 根据一定的数据，使用线性回归方法将非线性曲线进行平滑，要求每4个点确定一条直线。-According to some data, using linear regression to non-linear smooth curves, which require each four points determine a straight line.
Correl080
- 本软件适合工程技术人员及学生进行数据分析。适用范围广、输入界面简单方便、功能模块实用强大、操作简便易懂。 本软件可进行二元线性与非线性相关分析；多元线性与非线性相关分析；多元线性的相关矩阵分析；数理统计与误差分析；计算行列式的值、求解多元方程组；学习与研究函数的图形及特性；计算常用函数等等。例如：可对化验分析成果进行回归及误差分析、对地质物化探数据进行相关性分析、对测量数据进行误差分析、对社会调查数据进行统计分析等等。 -The software for engineering an
kernels
- 根据模式识别理论，低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现线性可分，但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归，则存在确定非线性映射函数的形式和参数、特征空间维数等问题，而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的“维数灾难”。采用核函数技术可以有效地解决这样问题。 -According to the pattern recognition theory, a low dimensional space linearly inseparable pattern th
RBFregression
- 径向基神经网络来实现非线性的函数回归，详细讲解可看<<MATLAB神经网络30个案例分析>>这本书-RBF neural networks to achieve nonlinear regression function, explain in detail to see MATLAB neural network 30 case studies in this book
SVM-regression-theory-and-control-
- 支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
alglib-2.6.0.delphi
- ALGLIB是一个跨平台的数值分析和数据处理函数库。它支持多种编程语言，如C++，C#，Pascal，VBA等，可以在多个操作系统平台上运行，如：Windows，Linux和Solaris。ALGLIB有以下特点： （1）线性代数（包括矩阵分析）； （2）方程求解（线性和非线性）； （3）插值； （4）最优化； （5）快速傅里叶变换； （6）数值积分； （7）线性和非线性最小二乘拟合； （8）常微分方程求解； （9）特殊函数； （10）统计（描
dosninguibhwebarchitecture
- 支持向量机非线性回归通用matlab程序 支持向量机和BP神经网络非线性回归之比较研究,(Support vector machine (SVM) general matlab nonlinear regression support vector machine (SVM) and BP neural network nonlinear regression of the comparative study,)
拟合
- 多个函数的曲线拟合，里面统计有最小二乘、非线性回归(Curve fitting for multiple functions)
alglib-3.14
- ALGLIB提供以下功能： 线性代数(直接算法、求解器、EVD/SVD) 快速傅里叶变换 数值积分 内插 线性和非线性最小二乘拟合 优化 常微分方程 特殊功能 统计 (描述性统计, 假设检验) 数据分析(分类/回归，包括神经网络) 的多个精确版本线性代数, 内插和优化算法(使用MPFR浮点计算)