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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很多Linux 愛(ài)好者對(duì)內(nèi)核很感興趣卻無(wú)從下手，本文旨在介紹一種解讀Linux內(nèi)核源碼的入門(mén)方法，而不是講解Linux復(fù)雜的內(nèi)核機(jī)制。
上傳時(shí)間： 2015-11-22
上傳用戶：天涯
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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VHDL語(yǔ)言編寫(xiě)的fft變換的ip核代碼 對(duì)算法感興趣的可以
標(biāo)簽： VHDL fft 語(yǔ)言 編寫(xiě)
上傳時(shí)間： 2015-11-22
上傳用戶：ztj182002
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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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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應(yīng)用java技術(shù)中的jsf技術(shù)對(duì)用戶登陸進(jìn)行代碼編寫(xiě)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：woshiayin
應(yīng)用java中的struts,spring,hibernate三種技術(shù)實(shí)現(xiàn)的權(quán)縣管理的代碼
標(biāo)簽： hibernate struts spring java
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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小弟撰寫(xiě)的類神經(jīng)網(wǎng)路backpropagataion,可以train如xor等互斥問(wèn)題,使用bcb所完成,因?yàn)殚_(kāi)發(fā)介面較為便利, 大部分使用類別的方法撰寫(xiě),所以若有興趣移植到vc的朋友,應(yīng)該也不會(huì)有太大的障礙。
標(biāo)簽： backpropagataion train bcb xor
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶：jeffery
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
上傳用戶：腳趾頭
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