注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 多元线性回归.ppt

  2. 内容如下： 1.多元线性回归模型 2.多元线性回归模型的参数估计 3.多元线性回归模型的假设检验 4.实例

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-22
    • 文件大小：483kb
    • 提供者：wgrmath

  1. 清华大学数学建模讲义——ppt

  2. 系统地讲解了数学建模的方法、类型、及相关工具结合若干实例全面地介绍统计、优化、偏微分方程数值、样条和曲线拟合等工具箱的内容和用法。统计工具箱部包括概率分布、假设检验、方差分析、回归分析、非参数检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、试验设计、统计过程控制、常用统计图形、多元方差分析、决策树、因子分析、隐马尔可夫模型和多维尺度分析等内容。优化工具箱部分介绍线性规划、二次规划、非线性规划、多目标规划、0-1规划、最大最小化、半无限问题、最小二乘问题和方程求解，以及大型优化问题的求解方法。偏微分方程数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-11
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：baiyang20120

  1. 应用数理统计课件

  2. 应用数理统计课件 第一章 预备知识 1.1 基本概念 1.2 概率论基础 1.3 统计量与抽样分布 第二章 参数估计 2.1 点估计 2.2 估计量的优良标准 2.3 区间估计 第三章 假设检验 3.1 基本理论 3.2 重要参数检验 3.3 非参数检验 3.4 统计决策与Bayes理论 第四章 方差分析 第五章 线性回归模型 5.1 线性模型理论 5.2 一元回归与相关分析 5.3 多元回归分析

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-08-27
    • 文件大小：932kb
    • 提供者：xingxing09

  1. 统计回归模型.ppt

  2. 1、线性回归模型 2、多元回归分析 3、应用举例 适合数学建模教学使用

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-08-26
    • 文件大小：998kb
    • 提供者：qq_30862077

  1. 【最新】2018面向工程师的最佳【统计机器学习】课程课件、作业、视频链接

  2. 美国圣母大学2017年新开课程《给科学家和工程师的统计学习》Statistical Computing for Scientists and Engineers 涵盖了统计学习中的几乎所有重要知识，包括《概率与统计、信息论、多维高斯分布、最大后验估计、贝叶斯统计、指数族分布、贝叶斯线性回归、蒙特卡洛方法、重要性采样、吉布斯采样、状态空间模型、EM算法、主成分分析、连续隐变量模型、核方法与高斯过程等》，并提供视频，PPT，课程作业及其参考答案与代码，还有大量参考学习资源，是不可多得的统计学习课程

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-14
    • 文件大小：269byte
    • 提供者：zhuf14

  1. 回归模型-1.ppt

  2. 回归模型-1.ppt

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-02-23
    • 文件大小：610kb
    • 提供者：qq_38278799

  1. 一元线性回归预测.ppt

  2. 1、关于回归：回归最初是指“回归到中等” 回归分析：关于研究一个变量（应变量或被解释变量）对另一个或多个变量（自变量或解释变量）的依赖关系，其用意在于通过后者（在重复抽样中）的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值 2、回归分析的主要内容 从一组原始数据出发，确定变量之间的数量关系形式。即统计回归模型的具体形式和模型参数的估计值 对这些定量关系式的可信度进行统计检验 判别和选择诸因素中重要的影响因素 对经济活动进行分析和预测 3、回归与因果关系 虽然回归分析研究一个

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_21685903

  1. Statistical-learning-method-lihang:《统计学习方法》，作者李航，本书全面系统地介绍了统计学习的主要内容-源码

  2. 一，介绍 《统计学习方法》，作者李航，本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机，k近邻法，朴素贝叶斯法，决策树，逻辑斯谛回归除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅进入深层，调整思路，提供必要的数学推导，适当的读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。 书籍目录： 第1章统计学习方法概论 第2章感知机 第3章k近邻法 第4章朴素贝叶斯 第5章决策树 第6章逻辑斯谛回归 第7章支持向量机 第8章提升方法 第9章EM算法及其推广 第10

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42105169