本文介绍了一般贝叶斯框架通过稀疏来解决回归和经典任务中利用线性模型中参数。虽然这框架完全概括说明了，我们对一个特定专业的做法，这个特定专业就是我们指的“相关向量机（ RVM ）” 一个模型以相同的函数模型功能流行和最先进的“支持向量机”（ SVM） 。我们论证了利用概率贝叶斯学习的构造，我们可以得出准确的预测模式，这个模型相比SVM大幅减少了使用基底函数，同时提供了一些其他优点。这些优点包括在效益指标的概率预测，自动估算“nuisance”参数，并利用该设施任意基函数（如：非`Mercer 的内核）
上传时间： 2014-01-02
上传用户：dancnc
本文以电工学正弦理论为基础；以经典的自然采样法为依托；以电子变流技术为研究对象，全面阐述了SPWM波的基本特征与个性，旨在为实验及测试提供规范的参照基准并回归于应用数学。
上传时间： 2017-04-09
上传用户：jjj0202
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标签： 程序
上传时间： 2017-06-03
上传用户：banyou
这是一个万年历查算干支法的文档，含程序，对于用周易预测股票的朋友很有帮助。
上传时间： 2013-12-23
上传用户：siguazgb
用logistics法拟合数据，并达到预测的作用，数据文件未上传
上传时间： 2017-07-22
上传用户：bruce5996
留一模型选择法leave-one-out model selection，适合支持向量机分类和回归时进行参数选择。
标签： leave-one-out selection model 模型
上传时间： 2014-10-12
上传用户：一诺88
混沌预测程序，chen数据，混沌局域法多步预测
上传时间： 2015-03-31
上传用户：我在藏经阁
表面粗糙度是机械加工工艺中主要的技术参数， 对零件质量和产品性能有着极为重要的影响。 以加工表面粗糙度与切削用量三要素的关系为对象， 采用正交试验方法， 利用立方氮化硼刀具对冷作模具钢 Cr12MoV 进行硬态干式车削试验，测量得到选定参数条件下的加工表面粗糙度值，并应用人工智能神经网络方 法建立了加工表面粗糙度预测模型。结果表明，该预测模型具有很好的预测精度， 其最大误差不超过 5% 。模 型可以对不同切削速度、 进给量和切削深度参数组合下加工后的表面粗糙度进行预测，对干式硬车条件下的切 削用量选择和零件表面质量的控制具有重要指导意义。
上传时间： 2016-03-20
上传用户：happycats
使用matlab软件编程，实现公交客流的移动平均自回归方法预测
上传时间： 2018-08-19
上传用户：巫米gjj
本文介绍偏最小二乘回归分析的建模方法；通过例子从预测角度对所建立的回归模型进行比较
上传时间： 2019-11-24
上传用户：fengshou000
