Linear and Nonlinear Programming 4th-Springer

positive linear system 外文书籍PDF

汽车价格预测-高度线性预测项目：一种线性回归模型，用于预测美国市场的汽车价格，以帮助新进入者了解美国汽车行业的重要定价变量。 高度全面的分析，详细说明所有步骤； 数据清理，探索，可视化，特征选择，模型构建，评估和MLR假设有效性

可选教材-Linear Algebra and Learning from Data

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 7.2节，仅用于交流学习！

Dantzig的单纯形算法 用两阶段方法解决线性规划问题（LPP）的Dantzig单纯形算法，以获得初始的基本可行解。 注意仅将SimplexTwoPhase脚本用于教育目的。 该脚本不适合专业应用，因为它并不是Dantzig单纯形算法的最有效，最优化，正确和安全的实现。 关于 该代码以MATLAB语言编写，并支持标准格式的最小化LPP ： Minimize cx subject to Ax = b x >= 0 其中c是成本系数向量， x是决策变量的向量， b是要满足的最低需求（需求）的（ RHS ）向量，而A中的元素a_ij是技术系数。 例子 A = [ 1 2 1 0; -1 1 0 1 ]; b = [4; 1]; c = [-3 1]; [x z] = simplex_two_phase(A, b, c, false) 结果 x

matlab如何用代码拟合幂函数正则化线性回归与偏差与方差 在本练习中，您将实现正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型。 在进行编程练习之前，我们强烈建议您观看视频讲座并完成相关主题的复习问题。 要开始练习，您需要下载启动程序代码并将其内容解压缩到您希望完成练习的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave / MATLAB中的cd命令更改为该目录。 您也可以在课程网站的“环境设置说明”中找到有关安装Octave / MATLAB的说明。 这种分配有助于我们理解偏差和方差如何与模型的可预测性不同。 本练习中包含的文件 ex5.m-引导您完成练习的Octave / MATLAB脚本ex5data1.mat-数据集Submit.m-将解决方案发送到我们服务器的提交脚本featureNormalize.m-功能规范化函数fmincg.m-功能最小化例程（类似于fminunc ）plotFit.m-绘制多项式拟合trainLinearReg.m-使用您的成本函数训练线性回归 [1] linearRegCostFunction.m-正则化线性回归成本函数 [2] le

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 7.1节，仅用于交流学习！

Linear Canonical Transform.docx

About the Author David C. Lay holds a B.A. from Aurora University (Illinois), and an M.A. and Ph.D. from the University of California at Los Angeles. David Lay has been an educator and research mathematician since 1966, mostly at the University of Maryland, College Park. He has also served as a visiting professor at the University of Amsterdam, the Free University in Amsterdam, and the University of Kaiserslautern, Germany. He has published more than 30 research articles on functional analysis and linear algebra. As a founding member of the NSF-sponsored Linear Algebra Curriculum Study Group.