matlab 6.0數學手冊,系統介紹了matlab在 高等數學，數值分析，線性代數，概率統計和優化理論中的應用。
標簽： matlab 6.0 數學手冊
上傳時間： 2017-02-28
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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： Chih-Jen LIBSVM Lin SVM
上傳時間： 2017-03-01
上傳用戶：qilin
matlab環境下目標函數為求最大值，且解非負整數解 ％bounds 邊界約束 ％Myfun 為目標函數 ％num 初始種群數 ％N 最大迭代次數 ％CP 交叉概率 ％P 突變概率 ％f 目標最優解 ％x 最優解向量
標簽： matlab 環境 目標函數
上傳時間： 2017-03-06
上傳用戶：Ants
遺傳算法求解極值的源程序，只需將要求函數在源文件中輸入，即可，種子數100，變異概率和交叉概率可調
標簽： 算法 源程序
上傳時間： 2014-01-16
上傳用戶：壞天使kk
用遺傳算法求解TSP問題，種子數100，遺傳概率和交叉概率可以在源程序中修改。
標簽： TSP 算法
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：hasan2015
本文介紹了一般貝葉斯框架通過稀疏來解決回歸和經典任務中利用線性模型中參數。雖然這框架完全概括說明了，我們對一個特定專業的做法，這個特定專業就是我們指的“相關向量機（ RVM ）” 一個模型以相同的函數模型功能流行和最先進的“支持向量機”（ SVM） 。我們論證了利用概率貝葉斯學習的構造，我們可以得出準確的預測模式，這個模型相比SVM大幅減少了使用基底函數，同時提供了一些其他優點。這些優點包括在效益指標的概率預測，自動估算“nuisance”參數，并利用該設施任意基函數（如：非`Mercer 的內核）
標簽： 貝葉斯 稀疏 回歸 參數
上傳時間： 2014-01-02
上傳用戶：dancnc
EM算法，確實很好，概率計算，好學好用好記，通俗易懂，簡單上手！！！
標簽： EM算法
上傳時間： 2017-03-23
上傳用戶：lanhuaying
摘 要 盲圖像恢復的主要困難是信息不足，而為了恢復圖像和確定點擴散函數需要適當的先驗知識。解決這個問題的法、 法以及正則化方法等。但是這些方法的計算量都太大，針對上述方法的不足，文章提出了一種恢復圖方法有圖像的新算法，它通過恢復殘差的最小化和后驗概率的最大化來估計參數和恢復圖像。其中，巧妙地利用了最陡梯度法和 共軛梯度法的迭代求解。對由于運動造成的模糊圖像，可以明顯地改善圖像的質量，實驗結果證明，在對模糊操作沒有嚴格限制的情況下，仍可得到較好的恢復圖像。
標簽： 圖像恢復
上傳時間： 2017-03-26
上傳用戶：123啊
漢語詞法分析系統ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，該系統的功能有：中文分詞；詞性標注；未登錄詞識別。分詞正確率高達97.58 (973專家組評測)，未登錄詞識別召回率均高于90 ，其中中國人名的識別召回率接近98 處理速度為31.5Kbytes/s。ICTCLAS的特色還在于：可以根據需要輸出多個高概率結果，有多種輸出格式，支持北大詞性標注集，973專家組給出的詞性標注集合。該系統得到了專家的好評，并有多篇論文在國內外發表。
標簽： Technology Computing Institute Analysis
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：ANRAN
算術編碼是將累積分布函數的區間（0，1）分成許多互不重疊的小區間，每個信源符號對應于各個小區間，每個小區間的長度等于這個信源符號的概率分布值，在此小區間內取一點，取該點二進制小數點后l位作為這個信源符號的碼字。把這基本思想運用到信源符號序列中來，能計算出信源符號序列的累積分布函數，使每個符號序列對應于累積分布函數上的不同區間，在此區間上取一點，將其二進制小數點后l位作為這符號序列的碼字，只要這些區間不重疊，編的的碼即為算術編碼。
標簽： 算術編碼 累積分布函數
上傳時間： 2013-12-25
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