introduction监督学习一般有两种处理，一种是根据经验特点严格限制为莫一种模型和函数，比如用线性回归模型处理；另外一种就是更宽泛：给每一种函数模型一个先验概率，概率越大意味着越容易被我们采纳，意味它具有某种更好的性质，比如更为光滑（可以参考核密度估计的由来）。后者麻烦在函数模型是个无限集，如何处理？我们便推出一种【高斯过程】：是高斯分布的广义泛化。【随机过程】宽泛的解释是把函数值视为一个长
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2024-03-08 23:48:58
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数学建模之回归分析应用场景1. 建立回归模型1.1 筛选变量1.1.1 确定样本空间1.1.2 对数据进行标准化处理1.1.3 变量筛选1.1.4 调整复判定系数1.2 最小二乘估计2. 回归模型假设检验3. 回归参数假设检验和区间估计4. 拟合效果分析4.1 残差的样本方差(MSE)4.2 判定系数（拟合优度）5. 利用回归模型进行预测其他偏相关系数（净相关系数）复共线性和有偏估计方法小结 应
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2024-03-18 07:19:36
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大家好，我是程序员史迪仔。这篇文章是在大学准备数学建模比赛时，整理的学习笔记，没想到阅读量、点赞量和收藏量还是可以的，很高兴我的文章能给大家带来帮助！ 一、蒙特卡洛算法二、数据拟合三、数据插值四、图论1、最短路问题（1）Dijkstra算法（2）Floyd算法 一、蒙特卡洛算法1、定义蒙特卡洛算法是以概率和统计的理论、方法为基础的一种数值计算方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实
下面介绍一下几种典型的机器算法首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： ，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明显，单高斯模型是无法解决的。
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2023-12-01 10:44:36
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## Java数学建模中的线性回归
在数学建模中，线性回归是一种常用的统计分析方法，用于分析自变量与因变量之间的线性关系。在Java中，我们可以使用一些库来实现线性回归分析，比如Apache Commons Math库。下面将介绍如何在Java中进行线性回归建模，并给出一个简单的代码示例。
### 线性回归原理
线性回归的数学模型可以表示为：$y = a + bx$，其中$y$是因变量，$x
原创
2024-06-26 07:37:26
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附件2中有50辆共享单车(编号为951-1000)的数据。已知其中5辆单车会间歇性地发生故障，从而导致该车在部分时段的骑行速度过慢。请根据附件1，判断附件2中有哪5辆车最有可能是问题车。导入附件1数据%% 导入数据
[~, ~, raw0_0] = xlsread('附件1 共享单车数据.xls','Sheet1','B1:B12030');
[~, ~, raw0_1] = xlsread(
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2024-02-24 19:31:00
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文章目录前言往期文章1 多元回归2 logistic回归2.1 鸢尾花数据集2.2 绘制扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！
原创
2023-07-21 14:43:54
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# 多元线性回归在Java中的数学建模应用
多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。在实际应用中，多元线性回归可以用来预测因变量的值，或者分析自变量对因变量的影响程度。在本文中，我们将介绍如何在Java中进行多元线性回归的数学建模，并给出相应的代码示例。
## 多元线性回归的数学原理
多元线性回归的数学原理比较简单，假设我们有n个自变量$x_1, x_
原创
2024-04-29 04:09:59
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文章目录一、高斯消元法1 模板题II 高斯消元法解异或线性方程组二、求组合数1 递推预处理求组合数——N^22 预处理阶乘求组合数——NLOGN3 卢卡斯(Lucas)定理—询问次数少，数据范围暴大4 精确的计算组合数(非取模意义下)三、卡特兰数一、高斯消元法 学过线性代数的我们都知道，高斯消元法就是用来求解线性方程组的，对应到代码领域，高斯消元法可以在n^3的时间复杂度内求解n个未知数n个方程
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2023-12-26 13:05:34
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1.双变量相关分析1.1理论基础1.2简单散点图的绘制介绍1.3相关性分析1.4分析相关性结果2.简单线性回归分析2.1简单概括2.2分析过程2.3结果分析3.曲线回归分析3.1问题介绍3.2分析过程3.3结果分析
提示：DS C君认为的难度：C<A<B，开放度：B<A<C 。A题：无人机定点投放问题这道题是传统的物理类题目，基本每次建模竞赛都会有。由于这道题目并未给明数据，所以数据获取和搜集资料是前期最重要的工作。可以使用到模拟仿真来进行求解。这道题目由于太过公式化，存在最优解。如果你要参加国赛，选择这道题不会有很好的训练效果。寻找因素之间的关系可以用的方法为：1相关性分析：通过计算
数学建模：线性回归模型1.多重线性回归模型1.1 引入线性回归分类简单线性回归（一个自变量）多重线性回归（多个自变量）线性回归的前提条件：线性（散点图，散点图矩阵）独立性正态性（回归分析过程中可以确定）方差齐性（回归分析过程中可以确定）：建模中存在的误差两个变量：X和Y例1：人体的身高和体重X：人体的身高Y：人体的体重身高X大时，体重Y也会倾向于增大，但是X不能严格地决定Y1.2相关关系相关关系：
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2023-11-27 13:51:28
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1、为什么要学习数学建模？ (1)顺应时代发展的潮流 （2）符合教育改革的和迅速发展，为
原创
2022-12-06 11:13:29
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主要介绍两个数据建模的实例：包饺子、路障介绍数据建模的全过程介绍数学建模的包几个（每个
原创
2022-12-09 21:01:51
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1. 什么是建模模型是什么？模型是对现实存在的实体的抽象和简化，模型提供了系统的蓝图。模型过虑非本质的细节信息，抽象出的问题本质，使问题更容易理解。抽象是一种允许我们处理复杂问题的方法。为了建立复杂的软件系统，我们必须抽象出系统的不同视图，使用精确的符号建立模型，验证这些模型是否满足系统的需求，并逐渐添加细节信息把这些模型转变为实现。这样的一个过程就
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2023-06-07 11:34:34
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目前，基于二值化图像提取运动目标仍具有广泛的应用。但是，在提取运动目标之前必须进行背景建模。背景建模的方法很多，如平均法，最大值最小值统计法，单高斯建模法，加权平均法等，而混合高斯背景建模应该来说是比较成功的一种。为什么这么说呢？ 机器视觉算法提取运动目标面临的基本问题：图像抖动，噪声干扰，光线变化，云飘动，阴影（包括目标阴影和区域外物体阴影），区域内部反光（如水面，显示器），运动目标缓慢移动等。
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2024-01-19 14:35:21
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高斯判别分析基本原理算法详解GDA和逻辑回归 基本原理在二分类中逻辑回归是通过不断优化参数，找到最合适的分类界限。而高斯判别分析法采用先通过数据特征建立类别模型，然后在寻找分界线分类。 简单来说我们要进行区分猫和狗，逻辑回归分析法就是找到猫和狗的分界线，当新的猫狗要判断这种方法只会确定猫狗在分界线的那一边，也就说它并不能解释什么是猫什么是狗。而高斯判别分析是一种生成学习方法，通过猫狗的数据，建立
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2024-03-01 12:08:13
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高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
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2023-09-11 15:45:37
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# Python数学建模：人口回归分析预测模型
在当今社会，人口预测是一个至关重要的问题，政府和企业都需要对未来的人口趋势有准确的预判。本文将介绍如何使用Python进行人口回归分析预测模型的构建，并给出相应的代码示例，帮助大家理解和掌握这一技术。
## 1. 什么是回归分析？
回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系。简单来说，它可以帮助我们理解自变量（例如，年份、经济发展等）如何影
1.1 数学模型、数学建模与数学实验数学模型：为了一个特定目的，根据其内在规律，做出必要的简化模型，运用适当的数学工具，抽象简化出来一个由数字、字母或其他数学符号组成的数学结构。数学建模：用数学的方法建立数学模型，解决实际问题的过程。数学实验：一是利用计算机和软件对学习知识过程中的某些问题进行实验探究、发现规律；二是结合已掌握的数学知识，去探究、解决一些实际问题，从而熟悉建模、求解到数学分析的科学
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2024-01-13 12:56:38
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