It’s All Uphill From Here

多元线性回归 regress +一元多项式：polyfit或者polytool+多元二项式：rstool或者rsmdemo ——本帖收录于〖素质文库〗（四大专题：〖前人指路〗、〖Only one〗、〖On Spss〗、〖On Matlab〗）一、多元线性回归    表达式：     1、b=regress(Y,X)确定回归系数的点估计值    2、[b,bint,r,rint,stats]=reg...

问：高斯滤波可以使图像边缘不明显，可以将不明显的边缘模糊。（1）但为什么不直接提高边缘检测算法参数中的阈值，而要先用高斯滤波来减少？（2）高斯滤波和边缘检测都是像素卷积计算出来的，为什么不直接将两个合并到一起？答：边缘检测的算法有很多种，这些算法通常容受图像本身的一些噪声干扰，尤其当用偏微分方程获取图像边缘时候，如果边缘不连续，甚至导致函数水平集无法停止收敛。比如，几何活动轮廓模型，高斯滤波...

随机事件的模拟一、实验目的会使用随机数命令rnd，进而求服从各种分布的随机数列（样本）。熟悉随机事件的模拟。二、预备知识随机数产生器     所有分布的随机数的产生方法都始于均匀分布随机数。一旦具备了均匀分布随机数产生器，其他分布的随机数都可使用直接法、反转(inversion)法或拒绝(rejection)法获得。(1)   随机数产生的基本方法1   直接法(di...

        在科学计算和工程应用中，经常会遇到需要拟合一系列的离散数据，最近找了很多相关的文章方法，在这里进行总结一下其中最完整、几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步：得到散点数据根据你的实际问题得到一系列的散点例如：x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置y=[0....

 所谓“拟合”，指的是在已有一组实验数据的前提下，研究这组数据有怎样的函数关系——最终结果是从这一组看似漫无规律的数据点中“找出”能用数学表达式表示的规律。用数学语言描述的拟合定义如下：一个典型的数据拟合过程包括以下几个步骤：有一组实验/实测数据； 根据数据，猜测其有怎样的发展规律(例如总趋势是指数增长还是对数下降？)，并写出一个含有待定系数的数学表达式； 利用MATL...

聚类分析中如何度量两个对象之间的相似性呢？一般有两种方法，一种是对所有对象作特征投影，另一种则是距离计算。前者主要从直观的图像上反应对象之间的相似度关系，而后者则是通过衡量对象之间的差异度来反应对象之间的相似度关系。          如图（1）所示：假设X坐标轴为时间，Y坐标轴为繁殖率，则可以看出三种不同的物种在不同时间段的繁殖情况，由于分别在10,40,80三个数值附近，因此根据繁殖率...

 http://blog.sina.com.cn/s/blog_67f37e760101bu4e.html实例结果http://wenku.baidu.com/link?url=SiGsFZIxuS1E1VZWtixqXdjG5Y9SY4tu1W8TXgk147HDOLLCgpffjX8ywDMIH1PYkQSi5rp8gkmnMPsLhH-IUaGjMl8hsRhZQssTPmnBj...

最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以...

 自己需要编写目标函数，function[sol,eval]=函数名[sol,options]或者function[val]=函数名[sol]  （来自coranaEval范例）numv=size(sol,2)  （返回数组sol的列数） startPop = initializega(20,bounds,'fitq',[],[1e-6 1])例：问题】在－5&lt...

如何统计一个数组中各数字（元素）出现的频数、频率和累积频率？这里以案例形式做一个总结。第一种方法：调用MATLAB自带的函数tabulate统计一个数组中各数字（元素）出现的频数、频率【例1】统计数值型数组中各元素出现的频数、频率。   >> x = [2  2  6  5  2  3  2  4  3  4  3  4  4  4  4  2  2       6  0  ...

以下博文转自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_15738501/article/details/79036255  感谢 最近做了一个数据挖掘的项目，挖掘过程中用到了K-means聚类方法，但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数，所以，我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数，也就是对数据而言的最佳聚类数。为此，我查阅了大量资料和博...

一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。 二、熵值法步骤 1. 选取n个国家，m个指标，则为第i个国家的第j个指标...

SciPy的optimize模块提供了许多数值优化算法，下面对其中的一些记录。非线性规划（scipy.optimize.minimize）一.背景：现...