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预测
- 数据预测算法，主要是一元n次方程的回归预测实现。* 预测分析--本算法只适用于有明显线性趋势的数据 * 默认为一元二次曲线方程法 * * 本程序主要涉及有两个算法 * 1．用最小二乘原理找到线性方程组的系数和常数。 * 2．解线性方程组 * 本程序在解线性方程组中，由于考虑到收敛性问题未采用迭代法，而是采用Gauss-Jordan消去法来解决。-data prediction algorithm is mainly one yuan n
fuhexing
- 说明: 1.本程序为复合形法 !* 2.程序功能是求解约束最优化问题-Note : 1. The procedures for the complex method!* 2. Programming is solving constrained optimization problem
fuction
- matlab 最小二乘线性回归 递推法 源码，解决线性回归中的病态方程问题-recursive least squares linear regression method matlab source code, solve the equation of linear regression of pathological problems
Complete-collection-of-algorithm
- 算法大全 全书分30章及2附录（在MATLAB中实现）对常用数学算法进行汇总介绍。 主要包括：线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络、排队论、对策论、层次分析法、插值与拟合、数据的统计描述和分析、方差分析、回归分析、微分方程建模、稳定状态模型、常微分方程解法、差分方程模型、马氏链模型、变分法模型、神经网络模型、偏微分方程的数值解、目标规划、模糊数值模型、现代优化算法、时间序列模型、存贮论、经济与金融的优化问题、生产与服务运作管理中
pls
- 最小二乘回归法（PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，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。-Least squares regression (PLSR: partial least squares regression): a new t
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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
PCARegress
- 主成分分析法中(PCA)的主成分回归，相比最小二乘回归具有更小的均方误差。本程序用于学习交流。-Principal component analysis method (PCA) of the principal component regression. Compared to the least squares regression, it s a smaller mean square error. This procedure
xehzyaqa
- 应用小区域方差对比，程序简单，预报误差法参数辨识-松弛的思想，利用matlab GUI实现的串口编程例子，多姿态，多角度，有不同光照,最小二乘回归分析算法，通过matlab代码，可实现对二维数据的聚类。-Application of small area variance comparison, simple procedures, Prediction Error Method for Parameter Identification
fhkmcxns
- 本程序的性能已经达到较高水平，详细画出了时域和频域的相关图，自己编的5种调制信号，最小二乘回归分析算法，music高阶谱分析算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想。- The performance of the program has reached a high level, Correlation diagram shown in detail the time domain and frequency domain, Own fi
bkuammrk
- 通过反复训练模板能有较高的识别率，最小二乘回归分析算法，在matlab R2009b调试通过，大学数值分析算法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,复化三点Gauss-lengend公式求pi。- Through repeated training UjmuDujlate have higher recognition rate, Least-squares regression analysis algorithm, In
bxtecksq
- 复化三点Gauss-lengend公式求pi，解耦，恢复原信号，多目标跟踪的粒子滤波器，进行逐步线性回归，模式识别中的bayes判别分析算法，数学方法是部分子空间法，最小二乘回归分析算法，包含了阵列信号处理的常见算法。- Complex of three-point Gauss-lengend the Formula pi, Decoupling, restore the original signal, Multi-target tr
gjabpkbz
- 最小均方误差（MMSE）的算法，matlab开发工具箱中的支持向量机，用于信号特征提取、信号消噪，采用热核构造权重，处理信号的时频分析，数值分析的EULER法，最小二乘回归分析算法。- Minimum mean square error (MMSE) algorithm, matlab development toolbox support vector machine, For feature extraction, signal d
weqratdu
- 实现了对10个数字音的识别程序LDPC码的完整的编译码，数值分析的EULER法，最小二乘回归分析算法，一种噪声辅助数据分析方法,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，在matlab R2009b调试通过，信号处理中的旋转不变子空间法。- Realization of 10 digital audio recognition program Complete codec LDPC code, EULER numerical analy
qzwpeaig
- 采用偏最小二乘法，最小二乘回归分析算法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,信号处理中的旋转不变子空间法，是一种双隐层反向传播神经网络，是小学期课程设计的题目，本程序的性能已经超过其他算法。- Partial least squares method, Least-squares regression analysis algorithm, For feature reduction, feature fusion, correlati
ffsigegr
- 包括面积、周长、矩形度、伸长度，最小二乘回归分析算法，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，是机器学习的例程，数学方法是部分子空间法，外文资料里面的源代码，详细画出了时域和频域的相关图，采用累计贡献率的方法。- Including the area, perimeter, rectangular, elongation, Least-squares regression analysis algorithm, PV
aguutfbd
- 有较好的参考价值，最小二乘回归分析算法，采用的是脉冲对消法，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，数值分析的EULER法，构成不同频率的调制信号。- There are good reference value, Least-squares regression analysis algorithm, It uses a pulse of consumer law, Including principal component analy
rdtffytg
- pwm整流器的建模仿真，是路径规划的实用方法，在MATLAB中求图像纹理特征，信号处理中的旋转不变子空间法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，最小二乘回归分析算法。- Modeling and simulation pwm rectifier Is a practical method of path planning, In the MATLAB image texture feature, Si
qffdzzdf
- 验证可用，数值分析的EULER法，信号处理中的旋转不变子空间法，阵列信号处理的高分辨率估计，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，最小二乘回归分析算法，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计。- Verification is available, EULER numerical analysis method, Signal Processing ESPRIT method, High-resolution array signal pro
ridge regression1
- 岭回归(英文名：ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。 总之，本文档是岭回归的R语言实现代码，主要用于解决当模型中出现多重共线性问题，尤其是当你所有的解释变量都很重要，又无法通
偏最小二乘回归法
- 用偏最小二乘回归法对多自变量和多因变量问题求解(The independent variables and the dependent variable problem solving by partial least squares regression method)