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)越滿足該模型。
標(biāo)簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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指數(shù)回歸方程 ExponentRegress.cs 方程模型為 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)越滿足該模型。
標(biāo)簽： ExponentRegress buildFormula override public
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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雙曲線回歸方程 HyperbolaRegress.cs 注意！該模型要求a與b的值要大于0！使用該模型時(shí)應(yīng)注意驗(yàn)證這個(gè)限制條件。我在實(shí)現(xiàn)模型時(shí)未加入任何出錯(cuò)流程控制。X不能為0。 方程模型為 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()
標(biāo)簽： HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上傳時(shí)間： 2014-11-30
上傳用戶：youke111
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)越滿足該模型。
標(biāo)簽： LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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用Cholesky分解求ARMA模型的參數(shù)并作譜估計(jì)。
上傳時(shí)間： 2015-11-26
上傳用戶：yan2267246
本程序是求解神經(jīng)電另一chay方程的較為簡(jiǎn)單的例子。還有一個(gè)非線性物理中的Lorenz模型。可以幫助大家了解神經(jīng)放電的問題
上傳時(shí)間： 2014-11-26
上傳用戶：miaochun888
用Cholesky分解求ARMA模型的參數(shù)并作譜估計(jì),這個(gè)程序是用C來實(shí)現(xiàn)的
上傳時(shí)間： 2015-11-28
上傳用戶：liansi
這是一個(gè)關(guān)于目前最前沿課題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型的程序-xor
標(biāo)簽： xor 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型 程序
上傳時(shí)間： 2015-11-29
上傳用戶：yyq123456789
非線性生成學(xué)習(xí)模型源碼 MATLAB有DEMO，通俗易懂，移植性較好
上傳時(shí)間： 2015-11-30
上傳用戶：古谷仁美
將遺傳算法(GA)與傳統(tǒng)SVM算法結(jié)合,構(gòu)造出一種參數(shù)最優(yōu)的進(jìn)化SVM(GA2SVM),SVM 模型采用徑向基函數(shù)(RBF)作為核函數(shù)，利用格雷碼編碼方式對(duì)SVM算法的模型參數(shù)進(jìn)行遺傳編碼和優(yōu)化搜索，將搜索到的優(yōu)化結(jié)果作為SVM 的最終模型參數(shù)。
上傳時(shí)間： 2014-08-08
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