//=== === === === === === === === === === === ===== //函數說明 //函數名稱：Correlation //函數功能：計算最小二乘法擬合的多項式的相關系數 //使用方法：int M------擬合多項式的項數（已知條件） // double *b---擬合曲線的系數,按升次排列（已知條件） // double *x---結點x軸數據（已知條件） // double *y---結點y軸數據（已知條件） // double *Yg--結點估計值，與*y相對應，個數為m（過程變量） // int m------結點個數（已知條件） //注意事項：多項式階數最高為10,多項式的形式為 y = b0 + b1*(x-Xavr)...
標簽： Correlation 函數 計算 最小二乘法擬合
上傳時間： 2014-11-23
上傳用戶：yxgi5
合大中型人才網或門戶網站的人才頻道均可，速度快，安全好，功能多！
標簽： 或門 網站 頻道
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：lvzhr
一批VC的源碼合集，擁有相當多實用的代碼
標簽： 源碼
上傳時間： 2015-11-10
上傳用戶：851197153
本書共有數值計算中常用的Delphi子過程100多個，內容包括解線性代數方程組，插值，數值積分，特殊函數，函數逼近，特征值問題，數據擬合，方程求根和非線性方程組求解，函數的極值和最優化，數據的統計描述，傅里葉變換譜方法，解常微分方程組和解偏微分方程組，每一個過程都包括功能，方法，使用說明，過程和例子五部分。
標簽： Delphi 100 數值計算 子過程
上傳時間： 2016-01-02
上傳用戶：saharawalker
這里實現了基于四種SVM工具箱的分類與回歸算法: 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多類分類 Regression_LS_SVMlab.m - 函數擬合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多類分類 3、工具箱：stprtool\svm Classification_stprtool.m - 多類分類 4、工具箱：SVM_SteveGunn Classification_SVM_SteveGunn.m - 二類分類 Regression_SVM_SteveGunn.m - 函數擬合 更詳細的相關函數說明請通過help命令查看！
標簽： Classification_LS_SVMlab Regression_LS_SVMlab LS_SVMlab SVM
上傳時間： 2016-03-03
上傳用戶：jkhjkh1982
這里實現了四種SVM工具箱的分類與回歸算法 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多類分類 Regression_LS_SVMlab.m - 函數擬合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多類分類 3、工具箱：stprtool\svm Classification_stprtool.m - 多類分類 4、工具箱：SVM_SteveGunn Classification_SVM_SteveGunn.m - 二類分類 Regression_SVM_SteveGunn.m - 函數擬合 覺得好就幫我頂一下帖子，要不沉了！
上傳時間： 2016-06-18
上傳用戶：anng
建立一個傳送和接收SMS訊息的應用程式。SMSTalk是一個對話方塊導向的、多執行緒應用程式，監視SMS讀取佇列以及提供使用者一個方法來組合和傳送SMS訊息。
標簽： SMSTalk SMS 程式 接收
上傳時間： 2016-06-24
上傳用戶：gundamwzc
[合眾達]TI常用例程，該程序經多次調試成功
標簽： 合眾達
上傳時間： 2016-08-01
上傳用戶：450976175
LIBSVM源碼。LIBSVM 是臺灣大學林智仁(Chih-Jen Lin)博士等開發設計的一個操作簡單、 易于使用、快速有效的通用SVM 軟件包，可以解決分類問題（包括C- SVC、 n - SVC ）、回歸問題（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估計（one-class-SVM ） 等問題，提供了線性、多項式、徑向基和S形函數四種常用的核函數供選擇，可以有效地解決多類問題、交叉驗證選擇參數、對不平衡樣本加權、多類問題的概率估計等。
標簽： LIBSVM Chih-Jen Lin SVM
上傳時間： 2014-10-27
上傳用戶：獨孤求源
在室內環境中可結合式子母機器人系統，子機為一多功能平臺，可放置各種家庭所需之設備，而母機為一輪式機器人，經由兩者的結合，可提供高機動性與多功能的服務。在結合的技術面，傳統的吸塵器機器人與充電站之間的導航系統使用紅外線感測作為依據，當兩者間有障礙物阻擋時，紅外線感測器導航系統將會失效。因此本系統利用聲源方向做為機器人決定移動方向的依據，由於聲波傳遞的特性，即使在有障礙物的情況下，依然可以有效地偵測。此外，在移動的過程中，本系統利用光流偵測法判斷是否遭遇障礙物或是利用Support Vector Machine分類判斷與聲源之間為是否有障礙物的阻隔；若發現前方有障礙物，則啟動避障策略，用有效的方式繼續往目標移動。最後，當母機接近子機時，可根據多種紅外線感測器資訊進行子母機器人的結合，結合成功後，母機將可搭載子機成為一自由行動之機器人。
標簽： 系統
上傳時間： 2013-12-19
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