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TOPSIS法(优劣解距离法)
TOPSIS法(优劣解距离法)
于 2021-07-20 发布
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TOPSIS法,内含实验数据及视频教程
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机器学习中的多示例神经网络BP算法源代码
【实例简介】机器学习中的多示例神经网络BP算法源代码 【核心代码】BP_MIP.m BPMIP ├── BP_MIP.m ├── generate_Pos_Neg_Bags.m ├── min_max_norm.m ├── molecule_num.txt ├── musk1.txt ├── shengcheng_NBags.m ├── shengcheng_PBags.m ├── shengcheng_testBags.m ├── shengcheng_trainBags.m └── update_net_cl.m 0 directories, 10 files
2021-07-07 00:32:05
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DCT域数字图像水印的MATLAB实现
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2020-06-30
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2020-12-03
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时差频差GDOP程序实现
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2019-06-23
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SVM算法-
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SVM算法的代码,用matlab实现的,可直接用,很方便,下载即可用!该算法可用于机器学习分类研究,是一种典型的分类算法,非常适合论文实验。
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在实际问题中,经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系,并研究用一组变量(常称为自变量或预测变量)去预测另一组变量(常称为因变量或响应变量),除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析(MLR),提取自变量组主成分的主成分回归分析(PCR)等方法外,还有偏最小二乘(PLS)回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法,特别当两组变量的个数很多,且都存在多重相关性,而观测数据的数量(样本量)又较少时,用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析,典型相关分析和线性回归分析方法的特点,因此在分析结果中,除了可以提供一个更为合理的回归模型外,还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容,提供更丰富、深入的一些信息。
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读取csv数据并作图分析
本程序为使用matlab读取csv文件并根据文件中数据作图,使用步骤:在matlab中打开plotcsv.m文件,将根据需求修改.csv文件名字,运行即可。
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