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文件名称:lwppredict

  • 所属分类:
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  • 上传时间:
    2018-03-16
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    5kb
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LWP是一种Matlab / Octave工具箱实现局部加权多项式回归(也被称为局部回归/局部加权散点平滑/黄土/ LOWESS和核平滑)。使用此工具箱,您可以使用九个具有度量窗口宽度或最近邻窗口宽度的任意一个内核来拟合任意维度的数据的局部多项式。还提供了一个优化内核带宽的函数。优化可采用留一交叉验证,GCV,AICC、AIC,FPE,T,执行,或单独的验证数据。鲁棒拟合也可用。(LWP is a Matlab/Octave toolbox implementing Locally Weighted Polynomial regression (also known as Local Regression / Locally Weighted Scatterplot Smoothing / LOESS / LOWESS and Kernel Smoothing). With this toolbox you can fit local polynomials of any degree using one of the nine kernels with metric window widths or nearest neighbor window widths to data of any dimensionality. A function for optimization of the kernel bandwidth is also available. The optimization can be performed using Leave-One-Out Cross-Validation, GCV, AICC, AIC, FPE, T, S, or separate validation data. Robust fitting is available as well.)
相关搜索: LWP 非参数回归

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文件名大小更新时间
lwppredict.m 24297 2016-09-03

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