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Gaussian Processes for Machine Learning, Gaussian Processes for Machine Learning,Gaussian Processes for Machine Learning,高斯过程回归源码（含实验数据）

MATLAB数据分析与挖掘实战 及配套实验数据和源代码 【简介】 随着企业的泛互联网化和企业信息化程度的不断提高，大数据的概念被提了出来，在大数据时代，数据对企业突显出越来越重要的价值，企业对数据的价值也越来越重视。目前国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中，在数学、电子信息、金融等专业开设了数据挖掘技术相关的课程，但目前这一课程的教学仍主要限于理论介绍。以数学类专业为例，目前高校存在的困境主要 有：  师资队伍建设问题：缺少统计学及应用数学专业 的 双师型 教师  师范院校的统计学及应用数学专业在大数据时代该如何准确定位？  课程设置该怎样跟进与完善？  实践环节应该如何加强？  产学研以及院校合作怎样才能落到实处？ 顶尖数据挖掘教学实训平台（TipDM T6 ，简称 T6 ）是专门针对高校数据挖掘课程中，学员实际应用能力差这一教学弱点设计开发的一系列教学模块。能够让老师在讲解数据挖掘算法理论的同时，通过实用的建模工具来模拟实际应用案例，在实验室环境下体验实际应用，由此弥补学员实践经验的不足。在教学过程中，强化应用和 动手，做到理论与实践的有机结合，使学生受益，老师授课方便。 【适用对象】  有数据挖掘相关教学课程的高校、研究所和培训机构。  用数据挖掘进行科研的高校、研究所。  适用专业：统计学、数学与应用数学，以及金融、医疗、管理、电子商务等有数据挖掘教学专业。 特别说明：提供数据挖掘建模软件，同时协助指导教师构建特定专业的挖掘模型及编写相应实训指导书 。

基于Python数据分析与挖掘实战 实验数据和源代码 共12个章节，含每个章节的数据源和源代码demo

香港海域内的船舶航行AIS数据，本人用于船舶碰撞概率预测。

亲证有效的利用SVM进行多分类附加实验数据

灰盒模型是一种具有一定理论结构但需要额外信息才能用于模拟的模型。 Greyboxbuild 尝试通过将模型参数与在不同操作条件下获得的实验数据相关联来完善模型。 Greyboxbuild 与 greyboxeval 密切相关，后者使用类似的技术来确定模型是否可以改进，但不会尝试生成真实的仿真模型。 如果模型具有以下形式： output=model(input,parameters) 输入和输出值记录在不同的操作条件下，greyboxbuild 通过最小化数据和模型预测之间的差异来找到将参数与操作条件相关联的矩阵 A：parameters = A*conditions。 从而完成模型。 通过使用原始工作条件的变换，可以包括非线性关系。 将模型反转（请参见参考资料），以便可以使用线性回归项选择技术来选择A矩阵中的相关项。 默认情况下，程序 linfitregsel 用于选择 A 中的相关项，

网上书店实验报告，内容涵盖了实验过程，实验原理，实验的需求分析，实验的设计，案例详细，希望可以帮助各位

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内含 二十二个实验的报告（原理和数据） 若干份期末考试历年卷（含答案）