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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:
武汉大学信息与计算科学系:《数值分析》第八章 一阶常微分方程初值问题的数值方法(8-2)常微分方程组
文档格式:PPT 文档大小:126.5KB 文档页数:9
上述初值问题的精确解是:是指数衰减的,并趋于稳态解
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
武汉大学信息与计算科学系:《数值分析》第二章 求解线性方程组的数值解法(2-2)解线性方程组的迭代法
文档格式:PPT 文档大小:283.5KB 文档页数:29
解线性方程组的两类方法 直接法: 经过有限次运算后可求得方程组精确解的 方法(不计舍入误差!) 迭代法:从解的某个近似值出发,通过构造一个 无穷序列去逼近精确解的方法
武汉大学信息与计算科学系:《数值分析》第二章 求解线性方程组的数值解法(2-1)解线性方程组的直接法
文档格式:PPT 文档大小:359.5KB 文档页数:25
一、高斯消去法 首先将方程组Ax=b 化为上三角方程组, 此过程称为消去过程,再求解上三角方程 组,此过程称为回代过程
复合采动下边坡岩体滑移规律及其数值分析
文档格式:PDF 文档大小:505.87KB 文档页数:4
在数值分析与实际变形分析的基础上,探讨复合开采影响下岩体内部的应力变化特点.由于在地下与露天复合开采作用下,岩体变形的叠加作用机制与变化特征取决于2种采矿的各自开挖量;当边坡角较小时,岩体变形更多地表现出地下采动特性,而在相同地下采动影响下,随着露天边坡角增大,其相应的变形范围和变形深度均增大;2种开挖量大小直接影响各单元体主应力矢量大小和方向,并且其中每个开挖量的变化都将使岩体产生不同的破坏特点和滑移机制
基于协同进化机制的欠采样方法
文档格式:PDF 文档大小:664.98KB 文档页数:8
针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性
青岛大学国贸系:《统计学》课程教学资源(PPT课件)第三章 数据分布特征的描述 第四节 统计表与统计图
文档格式:PPT 文档大小:398.5KB 文档页数:19
统计表的设计 1.合理安排结构 2.表头包括表号、总标题和数据单位 3.总标题内容应满足3要e 4.数据计量单位相同时,在表的右上角标明
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 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
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