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ch9
- 常用算法的C程序。主要内容包括多项式的计算、复数运算、随机数的产生、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、插值与逼近、数值积分、常微分方程组的求解、数据处理、极值问题的求解、数学变换与滤波、特殊函数的计算、排序和查找。
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Matlab_GUI
- 第七章 GUIDE入门 7.1 概述 7.2 图形句柄入门 7.3 GUIDE工具入门 7.4 创建图形用户界面外观 7.5 图形用户界面编程 7.6 常用的图形界面函数 7.7 本章小结
matlabGUIexample
- matlabGUI编程实例:常用数学符号运算工具集合,主要功能包括:因式分解,合并同类项、求微分积分,泰勒展开和函数作图等。对学习初步的matlab界面设计有着一定的参考价值
optimizearithmetic
- 几个常用的优化算法的C程序和MATLAB代码,D F P变尺度法子程序,Powell法子程序,黄金分割法子程序,进退法子程序,外点惩罚函数法子程序等。
libsvm-2.85-dense
- LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C- SVC、 n - SVC )、回归问题(包括e - SVR、n - SVR )以及分布估计(one-class-SVM ) 等问题,提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
SVMmatlab
- 用MATLAB编写的支持向量机,实现了线性可分与线性不可分的情况,还有非线性支持向量机,里面部分常用的核函数。
matlabCommandsForImageProcessing
- matlab 图像处理命令集 包括各种常用输出级函数的应用以及实例
svctools
- 最小二乘支持向量机的matlab工具箱,包含几乎所有常用的支持向量机应用函数。
现代统计学与SAS应用
- 本书共分6篇,第1篇统计学基础知识与SAS软件应用技巧,介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、SAS软件应用入门、编写SAS实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS/GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第2篇试验设计与定量资料的统计分析,介绍了与t检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第3篇试验设计与定性资料的统计分析,介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法,包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数
数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6 递归函数 5 1.3 动态存储分配
SVM_SteveGunn.向量机的基本理论
- 支持向量机的基本理论是从二类分类问题提出的,常用的核函数有:多项式、径向基、Sigmoid型。对于同一组数据选择不同的核函数,基本上都可以得到相近的训练效果。,Support vector machine' s basic theory is the question of second-class classification, commonly used kernel functions include: polynomial, radial basis, Sigmoid type. For
libsvm-2.88.rar
- LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包,可以解决分类问题(包括 C- SVC 、n - SVC )、回归问题(包括 e - SVR 、 n - SVR )以及分布估计( one-class-SVM )等问题,提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。,LIBSVM is林智仁Taiwan Univ
libsvm-2.89.zip
- LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C- SVC、n - SVC )、回归问题(包括e - SVR、n - SVR )以及分布估计(one-class-SVM )等问题,提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。 2.89版本是09年刚更新的一个版本。,LIBSVM