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局部加权回归
局部加权回归
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局部加权回归
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logistic回归和局部加权回归
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上周讲专题时做的ppt
JLWR:Java 局部加权回归 (JLWR)-开源
浏览:35
局部加权回归 (LWR) 是标准线性回归技术的一种变体,其中靠近查询点的训练点对拟合回归曲面的影响更大。 给定一组训练点,线性回归测试在整个训练集上最小化平方预测误差的线性模型。 git 上的来源:https://github.com/ahrnazemi/jlwr 这隐含地假设我们知道生成数据的底层函数的全局形式。
局部加权的线性回归的matlab实现
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局部加权的线性回归,使用matlab编写,有结果图 程序流程为 标准化 样本矩阵与输出向量 计算权重对角矩阵 梯度下降 反标准化 显示
LWPR:局部加权投影回归(LWPR)-开源
浏览:170
局部加权投影回归(LWPR)是一种完全增量的在线算法,用于在高维空间中进行非线性函数逼近,能够处理冗余和不相关的输入维。 它的核心是使用局部线性模型,该模型由输入空间中选定方向上的少量单变量回归所跨越。 使用偏最小二乘(PLS)的局部加权变体来进行降维。 请引用:[1] Sethu Vijayakumar,Aaron D'Souza和Stefan Schaal,《高维增量在线学习》,《神经计算》,
线性回归实验数据.rar_southern12l_加权_回归_局部加权回归_局部加权线性回归
浏览:63
局部加权线性回归的实验数据 配套局部加权线性回归的代码
实战(python)局部加权线性回归
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利用 python 进行局部加权线性回归实战 ,内含有原始数据及拟合结论图。
地理加权回归
浏览:106
5星 · 资源好评率100%
地理加权回归 在应用地理加权回归(GWR)之前,第一步是类似于Geoda的空间诊断,包括Moran's I,空间滞后和空间误差模型残差可视化
MATLAB局部加权回归分段拟合UCI数据
浏览:56
利用局部加权回归,对UCI数据进行分段线性拟合,使用时需修改下路径名。
lowess算法 的纯C ++实现_局部加权多项式回归_对数据进行平滑处理
浏览:65
5星 · 资源好评率100%
该算法在二维中执行局部加权多项式回归,从而对数据进行平滑处理。这在数据中存在噪声时很有用。 该算法使用 x 周围最近点的加权回归来预测位置 x 处的 y 值。为了加快计算速度,回归仅在点的子集上计算 运行测试 ...
数据挖掘中强局部加权回归算法实现.pdf
浏览:195
数据挖掘中强局部加权回归算法实现.pdf
局部加权法MATLAB实现
浏览:101
局部加权法利用MATLAB实现,自己写的
LOESS 回归平滑:LOESS 对噪声数据执行局部加权回归拟合-matlab开发
浏览:16
函数 fLOESS 对一维数据执行 LOESS(使用二阶多项式的局部加权非参数回归拟合)平滑,无需 Matlab 曲线拟合工具箱。 这可能被认为是 LOWESS 的一种稍微更好的方法,它使用线性拟合产生局部加权回归。
地理加权回归 (GWR)
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执行“地理加权回归 (GWR)”,这是一种用于建模空间变化关系的线性回归的局部形式
LWPLS_localweightedpls_局部加权PLS_
浏览:150
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局部加权PLS模型,包含数据,可直接运行。
局部加权集合聚类
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局部加权集合聚类
GWR4地理加权回归
浏览:30
GWR4地理加权回归 不知道怎么改分 24完全不是自己设置的啊!!!!
局部线性回归c++实现
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机器学习,非参数学习算法,局部加权线性回归,c++实现
基因芯片数据标准化局部加权回归法权函数探究 (2010年)
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局部加权回归方法(Lowess方法)作为一种较常见的基因芯片数据标准化方法涉及到众多的参数和权函数。对于权函数的选择一直以来都是采用三次权函数。因此本文从误差为重尾型的t分布出发,模拟不同自由度的基因芯片...
LOWESS,线性和非线性数据的局部加权散点图平滑(增强):LOWESS,像 LOWESS 这样的稳健回归允许检测趋势,否则方差太大-matlab开发
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LOWESS- 局部加权散点图平滑,不需要 matlab 中的统计工具箱。 此回归将适用于 X 和 Y 之间的线性和非线性关系。 修改: 12/19/2008 - 添加上下 LOWESS 平滑。 这些额外的平滑显示了 Y 的分布如何随 X 变化。这些...
GTWR_Briefing.pdf
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GTWR的设计体现了局部加权方案,其中地理加权回归(GWR)和时间加权回归(TWR)是GTWR的特例。GTWR可以支持点和面板数据。如果是面板数据,则将所有横截面中的记录合并到一个文件中。每个记录应该有三个字段,分别表示X...
局部加权朴素贝叶斯
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weka java 局部加权朴素贝叶斯 数据挖掘 机器学习
基于局部加权的Citation-kNN算法
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Citation-kNN 算法对传统的kNN 算法进行了改进,使其可以应用于多示例学习问题,但其0-1 决策方式具有一定的局限性,没有充分考虑样本的分布情况。为解决该问题,该文提出局部加权的Citation-kNN 算法,综合考虑样本的分布情况,提出基于样本距离加权、基于样本离散度加权的方法,并对各种组合情况进行了实验。在标准数据集MUSK 和乳腺超声图像数据库上的实验结果表明,该文提出的方法与C
自适应局部图嵌入加权罚支持向量机
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<p>针对标准SVM不能有效利用数据流形的局部信息以及对数据中的野值敏感的两点不足, 提出一种基于自适应局部图嵌入加权罚SVM. 算法在保持SVM优化框架不变的情况下, 在目标函数中同时加入了对数据整体类间间隔最大化和数据局部流形分布的要求, 优化了分类决策边界, 简化了核化过程, 同时在软间隔的样本惩罚系数中引入了数据的全局结构信息, 增强了算法的鲁棒性. 在人工、标准和图像数据集上的实验结果表
论文研究-基于局部加权偏最小二乘的在线多模型建模.pdf
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针对田纳西—伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程具有的高度非线性、时变及多个操作模式等特征,为在线预测该过程产品流道中各种成分的含量,提出一种基于局部加权偏最小二乘的多模型建模方法。多模型建模方法首先...
DMP-LWR:这是用Matlab编码的Dynamic Movement Primitives应用程序。 对于回归,使用局部加权回归。 在人体动作识别方面,我取得了很好的成绩
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DMP-轻水堆这是用Matlab编码的Dynamic Movement Primitives实现。 对于回归,使用局部加权回归。 在人体动作识别方面,我取得了很好的成绩。 蓝色是原始数据,红色是来自训练有40位高斯的dmp的重放。
Qt 5实现串口调试助手 (源工程文件、0积分下载)
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基于Qt 5实现串口调试助手,程序仅供参考,修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题,新增了窗口自适应(ui文件设置栅格),文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。
【SystemVerilog】路科验证V2学习笔记(全600页).pdf
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SystemVerilog的听课学习笔记,包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下: 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 func
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