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搜索资源 - regression polynomial
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多项式回归法得色彩空间转换（色彩信息处理）-polynomial regression in color space conversion (Color Information Processing)
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Polynomial fit functions
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RegressionObject.cls contains a class that provides an easy way to add polynomial regression functionality to any application. If you just want linear regression or a very high degree, no matter: this class ha
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多层感知器(MLP)(BP算法训练)、径向基函数网络(RBF网络)、支持向量机(SVM)对2D Mexican Hat、Gabor、Friedman 以及Polynomial等几种函数数据集进行回归和预测-multilayer perceptron (MLP) (BP algorithm training), RBF network (RBF), Support Vector Machine (SVM) to 2D Mexican Hat, Gabor, Friedman Polynomial
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LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包，可以解决分类问题（包括 C- SVC 、n - SVC ）、回归问题（包括 e - SVR 、 n - SVR ）以及分布估计（ one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。,LIBSVM is林智仁Taiwan Univ
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Inverse Distance to a Power（反距离加权插值法）
Kriging（克里金插值法）
Minimum Curvature（最小曲率）
Modified Shepard s Method（改进谢别德法）
Natural Neighbor（自然邻点插值法）
Nearest Neighbor（最近邻点插值法）
Polynomial Regression（多元回归法）
Radial Basis Function（径向基
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Locally weighted polynomial regression LWPR is a popular instance based al gorithm for learning continuous non linear mappings For more than two or three in puts and for more than a few thousand dat apoints the computational expense of pre dic
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强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程
-Strong locally weighted regression algorithm by Cleveland [7] proposed, mainly using local observational data points on the polynomial fitting For wei
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工量预测.xls
截面扭转特性.xls
截面特性一.xls
截面特性二.xls
最优化问题.xls
最值问题.xls
牛顿法解方程.xls
矩阵运算.xls
线性拟合.xls
解线性方程组.xls
解线性方程组（二）.xls
辛普森法积分.xls
频率与振型求解.xls
双变量模拟运算.xls
多元线性回归.xls
多项式拟合.xls
实例1.xls
实例2.xls
实例3.xls
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Matlab数据统计和分析的程序，包含下面所列的多种算法的
MultiLineReg 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系
PolyReg 用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系
CompPoly2Reg 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系
CollectAnaly 用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类
DistgshAnalysis 用Fisher两类判别法对样本进行分类
MainAnalysis 对样本进行主成分
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这是用matlab实现的数据分析和统计程序，包括：用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系，用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系等-This is achieved using matlab data analysis and statistical procedures, including: linear regression estimation one dependent variable with more than a linear relations
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a modified method for polynomial regression is described in a very simple matlab program. easy to understand
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Least-square curve fitting using polynomials is probably the most basic way to perform some parametric regression analysis. Foor basic tools for polynomial curve fitting are provided here. I also strongly recommend the exhaustive function POLYFITN
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用多项式回归的方法编程实现了从设备相关颜色空间RGB到设备无关颜色空间Lab之间的转换。-Polynomial regression method with programming from the device-dependent RGB color space to device-independent color space conversion between Lab.
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回归分析MATLAB工具箱的使用,包括多元线性回归,多项式回归,多元二项式回归,非线性回归,逐步回归-Regression analysis using the MATLAB toolbox, including multiple linear regression, polynomial regression, multiple binomial regression, nonlinear regression, stepwise regression
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多元回归源代码。回归方式：配置为0表示进行多元线性回归；1进行多项式回归；2进行多元二次回归。变量/阶数：回归方式配置为0时表示参与回归的变量数，配置为1时表示回归的阶数；（默认待回归变量不超过6个或拟合阶数不超过6次）
-Multiple regression source code. Regression: Configure multiple linear regression polynomial regression 2 multivariate quadratic regre
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1、 极大似然估计
尝试用0~24阶多项式拟合，并用5折交叉验证选择最佳模型（多项式阶数及其系数，给出类似课件中的图），并画出最佳模型的拟合效果图（类似图1，蓝色点为训练样本、红色点为测试样本、绿色线为模型预测），给出该模型的测试误差。
2、 岭回归
多项式阶数为24，正则系数λ的取值范围为exp(-19)到exp(20)，采用并用5折交叉验证选择最佳模型。实验结果要求同1。
-1, the maximum likelihood estimate of 0 to 24 try-o
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线性回归的学习算法。包括数据分析、线性回归、在线梯度下降、多项式回归。压缩包中给出.txt数据文件及说明文档。-Linear regression learning algorithm. Including data analysis, linear regression line gradient descent, polynomial regression. Compressed data given .txt file and documentation.
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this code helps to find answer through polynomial regression method
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一元线性回归，多元线性回归，广义线性回归，多项式回归-Linear regression, multiple linear regression, generalized linear regression, polynomial regression
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一元多项式回归模型及其Matlab程序，已知各年度的税收数据见表11，预测第15年的税收-One dollar polynomial regression model and its Matlab program, known tax data for each year in Table 11, forecast the 15th year of tax
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