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足球预测 SoccerPredictor使用机器学习来预测英超联赛的比赛结果，重点是预测胜负（对应于对双倍机会的押注）。 预测以非常规方式建模为时间序列分类。 将为每个团队创建一个神经网络模型，并同时对其进行训练。 注意：请记住，由于我没有发布数据集，因此您将无法进行实际的培训。 如果您想对其进行测试，则必须自己组装。 提供更有趣功能的网站很难抓取，但绝对有可能。 因此，如果您想构建类似的东西或者只是看看我是如何实现各种东西的，则可以将其作为主要灵感。 如果没有数据集，则只能对附加的文件集进行可视化和回测。 这主要用于演示目的。 请参考随附的以获取有关该程序如何工作的更多信息。 结果 在测试期间，获得的最佳结果是利润1069 % ，预测精度约为90 % ，ROI为33.4 % 。 测试期间的时间跨度为113天，押注了150场比赛中的32场。 安装 运行该程序需要手动安装，例如：

retrofit+协程网络请求框架：封装异常处理结果，兜底成功，失败，返回数据为空的处理

滤波反投影重建算法实现及应用（matlab） 1. 滤波反投影重建算法原理 滤波反投影重建算法常用在CT成像重建中，背后的数学原理是傅立叶变换：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换。（傅立叶中心切片定理） CT重建算法大致分为解析重建算法和迭代重建算法，随着CT技术的发展，重建算法也变得多种多样，各有各的有特点。本文使用目前应用最广泛的重建算法——滤波反投影算法（FBP）作为模型的基础算法。FBP算法是在傅立叶变换理论基础之上的一种空域处理技术。它的特点是在反投影前将每一个采集投影角度下的投影进行卷积处理，从而改善点扩散函数引起的形状伪影，重建的图像质量较好。 上图应可以清晰的描述傅立叶中心切片定理的过程：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换 傅立叶切片定理的意义在于，通过投影上执行傅立叶变换，可以从每个投影中得到二维傅立叶变换。从而投影图像重建的问题，可以按以下方法进行求解：采集不同时间下足够多的投影（一般为180次采集），求解各个投影的一维傅立叶变换，将上述切片汇集成图像的二维傅立叶变换，再利用傅立叶反变换求得重建图像。 投影相关

matlab svr代码神经发育结果的预测 包括以下项目： Matlab 中的自定义代码，用于支持向量回归 (SVR) 分析，采用留一法来预测神经发育结果。 Script_SVR_LOOCV_analysis.m； 演示输入数据： subject_feature.mat: N 个科目 x M 个感兴趣的区域 subject_score.mat：N 个科目 x 1 Script_SVR_LOOCV_analysis.m 的预期输出： Predicted_score：预测的神经发育结果； RHO 和 MAE：分别是预测分数和实际分数之间的相关系数和平均绝对误差； feature_contribution：每个特征对神经发育结果预测的贡献。 安装指南和系统要求 脚本已在 Matlab 2015a 上通过 LIBSVM（版本 3.20 和 3.22）在 Windows 操作系统上进行了测试。 硬件要求：Matlab 脚本只需要一台具有足够 RAM 的标准计算机（推荐 8+ GB）。 软件要求：SVR 使用 LIBSVM 包实现，可从 .

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