作为数据挖掘的一个重要研究方向—关联规则用于发现数据项之间隐含的深层次的关联，如Apriori模型可以通过对客户需求进行深入的
原创
2022-07-25 13:43:06
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作为数据挖掘的一个重要研究方向—关联规则用于发现数据项之间隐含的深层次的关联，如Apriori模型可以通过对客户
原创
2022-07-25 13:41:48
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最小二乘算法及优化算法，纵向比较得出结论：只需要在程序中更改响应的迭代公式即可，简单明了。目录一.辨识算法之最小二乘法 二、程序代码 三、程序运行结果一.辨识算法之最小二乘法方法递推公式性能指标经典最小二乘法（CAR）递推最小二乘法（CAR）带遗忘因子递推最小二乘法（CAR）递推增广最小二乘法（CARMA） 二、程序代码CAR模型：假设控制系统为 CARMA
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2024-01-12 14:34:00
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文章目录系统模型似然函数辨识过程关于参数的梯度与海森矩阵梯度海森矩阵 受控自回归滑动平均模型 (Controled Auto Regression and Moving Average model, CARMA)，亦称带外部输入的自回归滑动平均模型 (Auto Regression and Moving Average model with eXogenous input, ARMAX)是应用非
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2024-04-25 19:58:35
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目录一、原理二、程序代码三、运行结果附录：名词解释一、原理极大似然参数估计法需要构造一个以观测数据和未知参数为自变量的似然函数，使这个函数达到极大参数值，就是模型的参数估计值。通常噪声的概率密度函数作为似然函数，所以极大似然函数法需要已知噪声的分布。在最简单的情况下，可假定噪声具有正态分布。优点：具有良好的渐进性质缺点：计算量大考虑控制系统模型简化为CARMA模型：则递推极大似然参数估计算法公式为
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2023-11-06 23:04:49
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1、数据挖掘能够解决什么样的问题？数据挖掘可以实现分类，聚类，关联和预测，从而将商业运营问题转化为大数据挖掘问题2、常见的分类方法决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络和逻辑回归等3、常见的聚类算法例如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等4、常见的关联分析算法Aprior算法、Carma算法，序列算法等5、常见的预测算法简单线性回归分析、多重线性回归分析、时间序列等6、实现
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2023-09-28 09:15:40
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