計(jì)算方法中的根據(jù)給出的一組數(shù)值（x,y)構(gòu)造出相應(yīng)的方程
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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B-spline曲線(xiàn)是包含Bezier曲線(xiàn)的通用數(shù)學(xué)表示法。
上傳時(shí)間： 2015-11-22
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最小二乘法遞推算法辨識(shí)程序,輸入u,輸出y, 輸出結(jié)果中的c矩陣中最后一列為參數(shù)估計(jì)值.
標(biāo)簽： 輸出 最小二乘法 參數(shù)估計(jì) 遞推算法
上傳時(shí)間： 2014-07-12
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TieTaeToe,外國(guó)的五子棋。初學(xué)者必看
標(biāo)簽： TieTaeToe
上傳時(shí)間： 2015-11-23
上傳用戶(hù)：yepeng139
一、 一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數(shù)存放均與此相同（多元線(xiàn)性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果 public override double computeR2() 計(jì)算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿(mǎn)足該模型。
標(biāo)簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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對(duì)數(shù)回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果。 public override double computeR2() 計(jì)算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿(mǎn)足該模型。
標(biāo)簽： LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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一個(gè)人口教育普查數(shù)據(jù)收集的軟件，簡(jiǎn)稱(chēng)“人口教育普查數(shù)據(jù)收集軟件”。該軟件能為人口教育普查數(shù)據(jù)的錄入、保存、顯示和簡(jiǎn)單的自動(dòng)審查提供解決方案，使其能為人口教育普查數(shù)據(jù)的錄入工作人員的數(shù)據(jù)錄入工作提供方便
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)收集 軟件
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶(hù)：h886166
用matlab所撰寫(xiě)的huffman code,裡面沒(méi)有使用matlab內(nèi)建的函示,完全自己撰寫(xiě)而成,使和初學(xué)者練習(xí)參考使用.
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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用bcb所撰寫(xiě)的kohonen程式,優(yōu)雅的網(wǎng)狀伸張分佈,將任意維度的input data,reduce至二維x,y平面,competivite learning的最佳範(fàn)例.
標(biāo)簽： competivite learning kohonen reduce
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路的基本運(yùn)算-TLU,為所有學(xué)習(xí)類(lèi)神經(jīng)入門(mén)的的第一個(gè)演算法,單一的neural做簡(jiǎn)易的training,雖無(wú)法解xor的問(wèn)題,但卻是人類(lèi)史上的類(lèi)神經(jīng)的第一步.
標(biāo)簽： training neural TLU xor
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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