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  1. 地理信息系统算法基础.rar

  2. 第1章算法设计和分析 1．1概述 1．2算法设计原则 1．3算法复杂性的度量 1．3．1时间复杂性 1．3．2空间复杂性 1．4最优算法 1．5算法的评价 1．5．1如何估计算法运行时间 1．5．2最坏情况和平均情况的分析 1．5．3平摊分析 1．5．4输入大小和问题实例 思考题 第2章GIS算法的计算几何基础 2．1维数扩展的9交集模型 2．1．1概述 2．1．2模型介绍 2．1．3空间关系的判定 2．2矢量的概念 2．2．1矢量加减法 2．2．2矢量叉积 2．3折线段的拐向判断 2．4判断

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-30
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：xue12300

  1. Matlab数学建模工具箱

  2. 本工具箱主要包含三部分内容 % (支持平台MATLAB5.3或5.2,Symbolic math,optim,spline,stats) % 1. MATLAB常用数学建模工具的中文帮助 % 2. 贡献MATLAB数学建模工具(打*号) % 3. 中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序 % % 安装步骤 % 1. 将MATHMODL.zip解压缩至matlab11\toolbox\; % 2. 启动Matlab,利用Path Browser中的Add path菜单将 % matlab1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-15
    • 文件大小：374kb
    • 提供者：zz007evil

  1. MATLAB常用算法

  2. 各种数学算法的MATLAB实现 第4章： 插值 函数名 功能 Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-05
    • 文件大小：129kb
    • 提供者：soarlow

  1. MATLAB语言常用算法程序集

  2. Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值 SecSample 求已知数据点的二次样条插值多项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-01
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：weinifoyo

  1. MATLAB语言常用算法程序集

  2. Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值 SecSample 求已知数据点的二次样条插值多项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-01
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：friday055

  1. Matlab数学建模工具箱

  2. 分享啊：Matlab数学建模工具箱； 本工具箱主要包含三部分内容 % (支持平台MATLAB5.3或5.2,Symbolic math,optim,spline,stats) % 1. MATLAB常用数学建模工具的中文帮助 % 2. 贡献MATLAB数学建模工具(打*号) % 3. 中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序 % % 安装步骤 % 1. 将MATHMODL.zip解压缩至matlab11\toolbox\; % 2. 启动Matlab,利用Path Browser中的Ad

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-05
    • 文件大小：374kb
    • 提供者：treemantan

  1. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：huanghyw

  1. MATLAB语言常用算法程序集

  2. MATLAB语言常用算法程序集 书中4-17章代码，都是一些常用的程序 第4章： 插值 函数名 功能 Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-02-22
    • 文件大小：113kb
    • 提供者：huadongyang

  1. applied multivariate statistics

  2. 对主成分分析中综合得分方法的质疑 王学民 （发表于《统计与决策》，2007年4月下） 摘要：在作主成分分析时，国内近年来流行一种通过建立综合评价函数来对各样品进行综合排名的方法。本文对这一方法的不科学性作了阐述，并指出在综合评价函数中对各主成分使用贡献率加权是错中加错。 关键词：主成分；信息量；综合评价函数；综合得分 一、问题的提出 在多元数据分析中，近年来国内流行一种通过建立综合评价函数来对所有样品进行综合排名的方法。该方法是这样的：对 个原始变量 ，通过主成分分析，取前 个主成分 ，其方差

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-02-25
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：hrayann

  1. MATLAB数学建模工具箱

  2. % 本工具箱主要包含三部分内容 % (支持平台MATLAB5.3或5.2,Symbolic math,optim,spline,stats) % 1. MATLAB常用数学建模工具的中文帮助 % 2. 贡献MATLAB数学建模工具(打*号) % 3. 中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序 % % 安装步骤 % 1. 将MATHMODL.zip解压缩至matlab11\toolbox\; % 2. 启动Matlab,利用Path Browser中的Add path菜单将 % matla

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-20
    • 文件大小：368kb
    • 提供者：ice9696

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-05
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：huangyueranbbc

  1. 对于交通流的预测

  2. 利用多元线性回归对交通流进行学习和预测，利用主成分分析进行数据压缩，利用多种聚类方法对于数据进行聚类。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2016-07-11
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：leizro

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-04-08
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：q6115759

  1. 机器学习算法详解

  2. 机器学习算法详解▪ 一、线性回归 ◦ 1、代价函数 ◦ 2、梯度下降算法 ◦ 3、均值归一化 ◦ 4、最终运行结果 ◦ 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 ▪ 二、逻辑回归 ◦ 1、代价函数 ◦ 2、梯度 ◦ 3、正则化 ◦ 4、S型函数（即） ◦ 5、映射为多项式 ◦ 6、使用的优化方法 ◦ 7、运行结果 ◦ 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 ▪ 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll ◦ 1、随机显示100个数字 ◦ 2、OneVsAll ◦ 3、手

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-04-12
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：yuyuyuxiaolei

  1. 《MATLAB R2016a在电子信息工程中的仿真案例分析》源码

  2. 目录 第1章最优的FIR滤波器设计 1.1频率取样的FIR滤波器设计 1.1.1约束条件 1.1.2设计误差 1.2最优的FIR滤波器设计 1.2.1一般最优滤波器 1.2.2加权最优滤波器 1.2.3反对称FIR滤波器 1.2.4微分FIR滤波器 1.3IIR与FIR数字滤波器的比较 第2章基于神经网络的案例分析与实现 2.1农作物虫情预测 2.1.1基于神经网络的虫情预测原理 2.1.2BP网络设计 2.2模型参考控制 2.2.1模型参考控制概念 2.2.2模型参考控制实例分析 2.3神经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-06-04
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：williamanos

  1. 基于opencv3.1库的JAVA源码

  2. 第1章 Java概述、安装及简易教学 14 1-1 Java概述 14 1-2 Java安装 16 1-3 Eclipse安装 18 1-4 GUI设计工具WindowBuilder 18 1-5 在Eclipse开发第一个Java程式 23 1-6 在Eclipse开发第一个Java视窗程式-显示影像 26 1-7 在Eclipse开发视窗程式-slider控制元件 34 1-8 在Eclipse开发视窗程式-按钮控制元件 39 1-9 好用的Eclipse热键 41 第2章 OpenCV概

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-09-29
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：caozhenguan

  1. 决策树，聚类算法，逻辑回归

  2. 压缩包包括三种算法的源码和数据，打开就可以直接使用它

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-12-18
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_43915015

  1. matlab各类相关算法——计量地理学

  2. 压缩包内包括线性规划，小波分析，人工神经网络，分形理论，回归分析，主成分分析，趋势面分析，mann-kendall检验，聚类分析的matlab的相关代码，及相关的操作详解。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-03-18
    • 文件大小：719kb
    • 提供者：qq_41999081

  1. 科技文献数据挖掘关键技术研究.pdf

  2. 科技文献数据挖掘关键技术研究分类号 密级: UDC 编号 工学硕士学位论文 科技文献数据挖掘关键技术研究 硕士研究生:李梦阳 指导教师:姚念民教授 学位级别:工学硕士 学科、专业:计算机科学与技术 所在单位:计算机科学与技术学院 论文提交日期:2015年3月3日 论文答日期:2015年3月13日 学位授予单位:哈尔滨工程人学 Classified Index U. D. C. A Dissertation for the degree of M. Eng Research on key tec

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：dddds123

  1. 无监督学习PCA降维处理和K-means聚类

  2. 1、无监督学习 没有目标值（变量）的算法 常见的无监督学习算法： 降维： – 主成分分析PCA降维处理 聚类： – K-means（k均值聚类） 2、主成分分析 应用PCA实现特征的降维 ·定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量 ·作用：是数据维散压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。 ·应用：回归分析或者聚类分析当中 PCA的APA: ·sklearn.decomposition.PCA（n_components=None） – 将数据分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：152kb
    • 提供者：weixin_38696336
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