主成分回归代码matlab及示例R中的机器学习 这是我在机器学习期间开发的R脚本的存储库。 一些代码已从其原始Matlab实现中进行了改编并转换为R。 分类 欧几里得（euclidean_classifier） Mahalanobis（mahalanobis_classifier） 感知器（perceptron_classifier） 在线感知器（online_perceptron_classifier） Sum-Squared错误（sse_classifier） 回归 绘制数据和（regression_plot） 绘制回归决策边界（regression_boundary） 通用回归包装函数（regression_optimize） 线性回归 线性回归成本函数和梯度（lr_cost） 线性回归梯度下降（lr_gradientdescent） 逻辑回归 Logistic回归成本函数和梯度（logr_cost） 逻辑回归优化器（logr_optimize） 预测（logr_predict） Softmax回归 Softmax回归成本函数和梯度（softmax_cost） Softmax回归

FastICA算法的matlab程序。ICA 算法的研究可分为基于信息论准则的迭代估计方法和基于统计学的代数方法两大类，从原理上来说，它们都是利用了源信号的独立性和非高斯性。

独立成分分析的matlab代码

多元统计：第九章 主成分分析.ppt

用LabVIEW实现分析输入音频的谐波成分-LabVIEW program to analysis audio

自2001年成立第一只开放式基金以来，中国基金业的发展从未间断。 在近20年的发展过程中，人们关注与基金相关的问题，在许多基金产品中，这些问题总是相同的，如何识别投资价值，可以使投资者的投资收益达到最佳，以及如何评估基金的表现。 评估基金的回报非常重要。 但实际上，开放式基金的业绩主要受基金经理和基金自身运气的影响。 对基金的评估需要更全面和全面的考虑。 本文根据国内外一些基金业绩评价文献，对中国大型股票基金进行研究，将样本数据库分为指数基金和活跃基金，观察基金的运气成分对其业绩的影响，并运用三种模型进行拟合，以考虑不同市场对模型的解释方式不同，对基金业绩运气的不同解释。 自举法用于模拟基金业绩中运气成分的影响。 基于Carhart的四因素模型，通过alpha排序方法考虑了基金绩效的可持续性。 根据两种基金的经验情况，分析了基金经理的技术状况以及偶然因素对基金业绩水平的实际影响，并为基金市场参与者提出了相关建议。

记录一下自己学到的关于主成分分析的东西(转)

人工智能-非线性核主成分的神经网络台风强度集合预报建模研究.pdf

多项式微分，谱聚类，广义主成分分析

机器学习深度学习实战图像处理matlab基于主成分分析的图像压缩和重建