對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析方法 一、 分析法 二、綜合達(dá)標(biāo)度 三、次數(shù)分布表和次數(shù)分布圖 四、應(yīng)答信息分析法 相關(guān)關(guān)系分析 數(shù)量標(biāo)志的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 品質(zhì)標(biāo)志的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
標(biāo)簽： 61548 分布 對(duì)數(shù) 分析法
上傳時(shí)間： 2016-03-07
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一個(gè)求正太分布的程序，利用梯形法生成符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積函數(shù)from Dain
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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無(wú)線鍵盤(pán)的四個(gè)譯碼輸出口從低到高依次對(duì)應(yīng)于P1口的低四位 下面是無(wú)線鍵盤(pán)的鍵值分布 8 4 2 1 碼輸出； 返回的直接就是鍵值 （很好用）
標(biāo)簽： 無(wú)線鍵盤(pán) 輸出 P1口 分布
上傳時(shí)間： 2016-03-09
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一個(gè)可以計(jì)算分壓電路的源碼。 可透過(guò)輸出與輸入電壓，計(jì)算電阻的大小；或透過(guò)輸入電壓與電阻，計(jì)算最後輸出之電壓
標(biāo)簽： 分
上傳時(shí)間： 2014-12-09
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認(rèn)同感胡榮華冶容誨用戶人員很容易華人還有人員會(huì)
標(biāo)簽： 用戶
上傳時(shí)間： 2016-03-12
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產(chǎn)生均勻分布的隨機(jī)白噪信號(hào),并觀察數(shù)據(jù)分布的直方圖產(chǎn)生均勻分布的隨機(jī)白噪信號(hào),并觀察數(shù)據(jù)分布的直方圖
標(biāo)簽： 分布 信號(hào) 隨機(jī) 數(shù)據(jù)分布
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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高斯分布隨機(jī)數(shù)源代碼，一個(gè)很簡(jiǎn)單實(shí)用的程序
標(biāo)簽： 高斯 分布 隨機(jī)數(shù) 源代碼
上傳時(shí)間： 2016-03-16
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均勻分布偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器 偽隨機(jī)數(shù)在計(jì)算機(jī)軟件設(shè)計(jì)中有很廣泛的用途。本文介紹了基于數(shù)學(xué)方法的利用計(jì)算機(jī)產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)的一種方法，即線性同余法，任何偽隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生都是運(yùn)用遞推的原理來(lái)生成的。以及在Visual C++環(huán)境中產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)的兩個(gè)重要函數(shù)，rand和srand函數(shù)，正確地使用這兩個(gè)函數(shù)是產(chǎn)生性能良好的偽隨機(jī)數(shù)的關(guān)鍵
標(biāo)簽： 偽隨機(jī) 計(jì)算機(jī) 分布 發(fā)生器
上傳時(shí)間： 2014-01-12
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針對(duì)SVM法線特征篩選算法僅考慮法線對(duì)特征篩選的貢獻(xiàn),而忽略了特征分布對(duì)特征篩選的貢獻(xiàn)的不足,在對(duì)SVM法線算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,基于特征在正、負(fù)例中出現(xiàn)概率的不同提出了加權(quán)SVM法線算法,該算法考慮到了法線和特征的分布.通過(guò)試驗(yàn)可以看出,在使用較小的特征空間時(shí),與SVM法線算法和信息增益算法相比,加權(quán)SVM法線算法具有更好的特征篩選性能.
上傳時(shí)間： 2016-03-19
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向量矩陣運(yùn)算包 電腦視覺(jué)常會(huì)使用到的向量矩陣的複雜運(yùn)算, 可利用此數(shù)學(xué)模組簡(jiǎn)化你程式的複雜度 是非常有用的工具
上傳時(shí)間： 2016-03-19
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