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搜索资源列表

  1. 分离器支持向量机源码

  2. 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-17
    • 文件大小：410kb
    • 提供者：sccgood

  1. 支持向量机MATLAB非线性回归

  2. 支持向量机非线性回归通用MATLAB源码 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-30
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：zhangy21cn

  1. Logistic回归模型——方法与应用附例题数据和源码

  2. Logistic回归模型——方法与应用附例题数据和源码

  3. 所属分类：专业指导

  1. apache-jmeter-2.9以及源码

  2. Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库， FTP 服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来在不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。 [1] 另外，JMeter能够对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期

  3. 所属分类：网络监控

    • 发布日期：2013-02-16
    • 文件大小：37mb
    • 提供者：yzw1213561

  1. 精易模块[源码] V5.15

  2. 精易模块 V5.15 what’s new：（2015XXXX） 1、新增“线程_枚举”枚举指定进程ID中所有线程列表，成功返回线程数量，失败返回零。 2、删除“文件_取图标”与"文件_取图标句柄"功能重复。 3、优化“系统_创建桌面快捷方式”流程代码，感谢易友[ds9660]反馈。 4、修正“IP_10进制转IP”与“IP_16进制转IP”命令反向的问题，感谢易友[@humanbean ]反馈。 5、改善“网页_访问”死循环代码,感谢易友[@67564226]反馈。 6、优化“文本_取随机数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-03-21
    • 文件大小：573kb
    • 提供者：qq598888903

  1. SVM源码：libsvm

  2. 官方网站 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 参考网页 http://baike.baidu.com/view/598089.htm 实现语言：C语言 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-11-24
    • 文件大小：550kb
    • 提供者：cat_ng

  1. C#上位机源码串口调试助手

  2. 是杰杰之前做的 一个参赛小作品 其实在做这个恒温控制系统项目的时候，师弟就问我，什么是上位机。。。。。可能很多师弟师妹都没一个大概的概念。 现在，就来看下什么是上位机： 上位机是指可以直接发出操控命令的计算机，一般是PC/host computer/master computer/upper computer,屏幕上显示各种信号变化（液压，水位，温度等）。下位机是直接控制设备获取设备状况的计算机，一般是PLC/单片机single chip microcomputer/slave compute

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2018-05-29
    • 文件大小：122kb
    • 提供者：jiejiemcu

  1. matlab算法大全(源码及pdf)

  2. 第01章 线性规划 第02章 整数规划 第03章 非线性规划 第04章 动态规划 ---- 第30章 偏最小二乘回归 附录一 Matlab入门 附录二 Matlab在线性代数中的应用 附录三 运筹学的LINGO软件 附录四 判别分析 code.rar

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-06-15
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：u012492017

  1. DeepGenome:具有大量丢失或冲突信息的基因组数据的分析，集成和质量评估工具。 GapJumper可用于识别可靠的遗传标记，比较大量个体的遗传标记以及使用半监督方法和仅凭经验数据对任何分析中使用的标记进行质量评估-源码

  2. GapJumper 灵活的管道，用于整合和不确定性估计从多个样本，重复数据和软件结果中产生的变异调用数据。 跳闸应用 大型和异构数据集中可靠的遗传标记的鉴定 在不同样品，样品组或重复样品中检测到的变异的质量评估 评估通过其他方法获得的结果，例如通过大型筛选研究选择的遗传标记， 基准测试和SNV调用管道开发， 用于序列分析和基因分型的非回归测试， 怎么运行的？ GapJumper是一个开放源代码管道（GNU许可证），它允许集成和分析从多个复制品，示例和软件获得的变体调用数据（请参见下图）。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42120275

  1. capston_project:预测股价。 Udacity的机器学习纳米学位的最后一个项目-源码

  2. capston_project 预测股价。 Udacity的机器学习纳米学位的最后一个项目 必要软件包Python 3.x Pandas NumPy Keras TesnorFlow MatplotLib AlphaVantage Sklearn 1背景自从发明了股票市场以来，人们一直试图提出创造性的解决方案来“击败它”。 随着计算机的发明，人们试图利用其计算能力来尝试并利用股票市场。 数学的不同领域引起了定量分析的兴起，其中一些聪明的人创造了工具和理论来预测股票市场的行为以利于他们。 如今

  3. 所属分类：其它

  1. python-interview-questions:Python面试常见的170道回归的解析和源码-源码

  2. Python面试常见的170道回归的解析和源码 来源： : [88。使用正则表达式匹配] 语言特性 1.谈谈Python和其他语言的区别 答：Python是一门语法简洁优美，功能强大的无比，应用领域非常广泛，具有强大的完备的第三方库，他是一门强类型的可移植，可扩展，可嵌入的解释型编程语言，属于动态语言。 拿到C语言和Python比：Python的第三方类库比较齐全并且使用简洁，很少代码就能实现一些功能，如果用C去实现相同的功能可能就比较复杂。但是对于速度来说Python的运行速度相较于C就比较

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：47kb
    • 提供者：weixin_42143221

  1. book-store:用纯JavaScript开发的书店网络应用程序-源码

  2. 书店 用纯Javascr ipt开发的书店网络应用程序。 在使用javascr ipt框架创建现代应用程序的海洋中，我们选择回归基础并使用纯javascr ipt。 希望这次旅行会很有趣。 -在开发过程中要添加更多详细信息-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：562kb
    • 提供者：weixin_42131367

  1. fintech_presentation:Dockerized Fintech应用程序-源码

  2. 金融科技理念演示 此回购包含对非常简单的金融科技业务的基本实施-向私人发行贷款。 这个想法基于Kaggle的数据。 执行 回购包含4个服务： 客户可以在其中填充应用程序的 在运行的统计模型（回归） Postgres数据库，用于存储请求和响应 分析数据 如何在笔记本电脑上运行它？ 首先，基于操作系统，安装 。 之后，接下来的步骤是： 从下载数据 克隆仓库 转到模型文件夹 放置来自（1）的下载数据 使用运行model_building.ipynb来构建模型（逻辑回归）并保存工件 在项目的根

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_42143806

  1. 为什么数学ds应用000-源码

  2. 介绍 在继续之前，让我们退后一步。 到目前为止，在我们研究的监督学习算法中，我们正在遵循我们的过程。 收集：收集并清理相关数据 探索：探索数据 训练：选择统计或机器学习模型（即工具或算法），并针对某些标准（例如，模型对我们的数据的预测程度）优化模型 预测：使用经过训练的模型进行预测 如前所述，在收集和探索数据时，我们主要使用我们的Python技能和有关领域的知识。 训练模型更多地是关于机器学习。 在线性回归分析中，我们的模型是一条回归线。 我们使用它来建模我们的解释变量和因变量之间的现实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：282kb
    • 提供者：weixin_42180863

  1. 回归应用-源码

  2. 回归店 您可以通过点击以下链接查看该应用程序： 这是用R编写的回归应用程序。它可以用于简单的线性回归，也可以用于多重线性回归。 允许用户从头到尾完成建模过程。 同样，允许用户在建模过程的每个步骤进行观察。 完成该过程后，用户可以下载包含每个步骤和所有记录HTML或Word文件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42132598

  1. Shiny_APP_RStiduo_Statistic_Probability_Machine_Learning：使用R的Shiny软件包为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序-源码

  2. Shiny_APP_RStiduo_Statistic_Probability_Machine_Learning 使用R的Shiny软件包为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序。 安装R Project进行统计计算 点击 安装RStudio 点击 Shiny v1.5.0文档 点击 目录结构 C：\ Users \ Desktop \ Shiny_APP> ls server.R ui.R .RData .RHistory数据集 实施技术 短裤 使用GUI导入数据 描

  3. 所属分类：其它

  1. hd_log_reg：使用心脏病数据集的逻辑回归-源码

  2. 使用心脏病数据集进行Logistic回归 该项目是将Logistic回归应用于心脏病患者的数据集，并使用Rstudio创建回归模型以预测潜在患者。 使用的技术/框架 RStudio Rmarkdown 电子表格 使用的RStudio库 图书馆（MASS） 图书馆（插入符号） 图书馆（阿米莉亚） 库（caTools） 图书馆（pROC） 图书馆（ROCR） 图书馆（plyr） 图书馆（GGally） 图书馆（ggsci） 图书馆（cowplot） 图书馆（ggpubr） 安

  3. 所属分类：其它

  1. 数据科学微型项目：比较决策树回归，随机森林和多元线性回归的准确性-源码

  2. 数据科学迷你项目 决策树回归，随机森林和多元线性回归的精度比较 风险资本家雇用您来预测一家初创公司的利润。 因此，您必须处理一个数据集，该数据集包含50个创业公司的详细信息，并根据某些功能预测新创业公司的利润。 根据您的决定和预测，是否应该投资特定的创业公司。 数据集包含以下字段：研究与发展趋势-研发管理支出总额-行政管理支出支出总额-营销市场支出总额-创业公司运营的州利润-获利启动 在应用机器学习算法之前，您必须执行以下任务：1）处理缺失值2）准备数据进行训练和测试3）应用决策树算法训练模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：65kb
    • 提供者：weixin_42134769

  1. 曾隧道-源码

  2. ＃背景 这个GIT项目是实践Tseng's Tunnel理论的实践 Tseng's Tunnel使用线性回归应用于证券或市场指数，旨在通过使用Python以当前价格获得投资者的情绪指标 ＃依赖 请在执行之前使用pip将以下库安装到环境中（例如：python3 -m pip install XXXXXX） 大熊猫 麻木 matplotlib.pyplot 统计数据 ＃运行程序 > python3 tsengtunnel / tsengTunnel_main.py ＃版本历史 版本1（2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：159kb
    • 提供者：weixin_42154650

  1. 关联向量机：使用SB2_Release_200的基于关联向量机（RVM）的回归应用程序-源码

  2. 关联向量机：使用SB2_Release_200的基于关联向量机（RVM）的回归应用程序

  3. 所属分类：其它

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