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西安交通大学:《精通MATLAB》课程教材讲义(综合辅导与指南)第9章 数据分析
文档格式:DOC 文档大小:51.5KB 文档页数:9
由于 MATLAB面向矩阵,所以它很容易对数据集合进行统计分析。按规定,数据集存 储在面向列的矩阵里。也就是,一个矩阵的每一列代表不同的被测变量,每一行代表各个样 本或观察值。例如,让我们假定,一个月31天的三城市每日高温(单位为)被记录,并赋 给脚本M文件中 temps的变量,在精通 MATLAB工具箱里取名为 mmtemp.运行M文 件,把变量 temps放在 MATLAB工作空间里。这样,变量 temps包含:
清华大学:《粒子物理与核物理实验中的数据分析》课程教学资源(课件讲稿)第十二讲 开拆法(陈少敏)
文档格式:PDF 文档大小:450.17KB 文档页数:25
数学公式,反应函数(矩阵) 求反应矩阵的逆 修正因子 正规化的开拆法 估计量的方差与偏置 正规化参数的选择 举例 a) Tikhonov 规则 b) MaxEnt 规则
《低频电子线路》课程PPT教学课件:第六章 放大电路中的反馈(3/4)
文档格式:PPT 文档大小:902.5KB 文档页数:14
6.4深度负反馈放大电路放大倍数的分析 重点讨论反馈系数和深度负反馈电路放大倍数的估算 6.4.1深度负反馈的实质
武汉大学信息与计算科学系:《数值分析》第四章 插值法(4-4)Newton 插值法(1/2)
文档格式:PPT 文档大小:254.5KB 文档页数:27
优点: 具有严格的规律性,便于记忆. 缺点: 不具有承袭性,即每当增加一个节点时,不仅要增加求和的项数,而且以前的各项也必须重新计算
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 05 Clustering Analysis
文档格式:PDF 文档大小:3.42MB 文档页数:78
5.1 Introduction of clustering analysis 5.2 Similarity calculation 5.3 Overview of basic clustering techniques 5.4 Partitioning method 5.5 Hierarchical method 5.6 Clustering based on density and grid 5.7 Clustering based on models 5.8 Outlier analysis
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子力学
文档格式:PDF 文档大小:2.25MB 文档页数:55
1、量子力学基本回顾 2、复合体系描述 3、量子测量及相关问题 §1.1 态叠加原理 ➢ 波叠加 经典 合成的波中有各种成分 相干性 量子 相干性 新特点 §1.2 矩阵力学基础——力学量和算符 §1.3 量子测量及相关问题 1.3.1量子测量基础 1.3.2广义测量和POVM测量
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 04 Association Rules of Data Reasoning
文档格式:PDF 文档大小:4.18MB 文档页数:42
4.1 The basic concept of association rules 4.2 Low-dimensional binary association rules 4.3 Multi-level association rules 4.4 Multidimensional association rules 4.5 The Affinity analysis based on the association mining
武汉大学信息与计算科学系:《数值分析》第三章 非线性方程的数值解法(3-2)非线性方程的牛顿法
文档格式:PPT 文档大小:751KB 文档页数:23
一、牛顿法及其几何意义 二、 收敛性及其收敛速度 三、 计算实例及其程序演示
武汉大学信息与计算科学系:《数值分析》第九章 矩阵特征值问题的数值方法xiti
文档格式:PDF 文档大小:74.14KB 文档页数:3
1.设A∈R且有线性初等因子,其特征值为2n证明:存在A的左特征向量yy2y和右特征向量xx2xn,满足A=xy
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 03 Regression Analysis and Classification
文档格式:PDF 文档大小:4.63MB 文档页数:66
3.1 Learning Problems 3.2 The least square method (LSM) 3.3 Linear regression analysis 1 Simple Linear Regression 2 Multiple Regression 3 Understanding the Regression Output 4 Coefficient of Determination R2 5 Validating the Regression Model
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