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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
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
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)隐马尔科夫算法
文档格式:PDF 文档大小:1.37MB 文档页数:75
隐马尔科夫模型的定义 HMM模型的三个基本问题 EM算法 前向后向算法 鲍姆-韦尔奇算法 维比特算法
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
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
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:
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
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
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 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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