MADDPG算法论文讲解

该资源为本人整理，主要是总结本人学习过程中的容易忽略的一些点，不喜勿扰。 Nlogit软件使用过程中的注意事项、介绍了离散选择模型代码编写，几种模型的差异性（Random Parameter Logit Models(Mixed-logit)；Random Parameter Logit Models with Heterogeneity in means and variances；Correlated Random Parameter Logit Models with heterogeneity in means）；

HoloLens光学架构师分享AR/VR/MR光学架构方方面面

1.2 Types of Linear Mixed Models 1.3 Estimation in Gaussian Models 1.3.1 Maximum Likelihood 1.3.2 Restricted Maximum Likelihood 1.4 Estimation in Non-Gaussian Models 1.5 Other Methods of Estimation 1.6 Notes on Computation and Software 1.7 Real-Life Data Examples 1.8 Further Results and Technical Notes 1.9 Exercises

混合模型（hybrid model）是几种不同模型组合而成的一种模型。它允许一个项目能沿着最有效的路径发展。也可定义为由固定效应和随机效应（随机误差除外）两部分组成的统计分析模型。如由几个高斯分布混合起来的模型叫高斯混合模型，几个线性模型混合在一起的模型叫线性混合模型。一般的，被模拟的系统几乎不可能按照一种模式一步一步地进行，会受到很多外界因素的干扰。而混合模型能够适应不同的系统和不同情况的需要而提出一种灵活多样的动态方法。混合模型分为分析、综合、运行和废弃四个阶段，各阶段的重叠为设计员提出了模型选择。

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pyimagesearch的Keras Multiple Inputs and Mixed Data代码复现，包括数据集和模型

该脚本包括 (1) 数据集模拟和 (2) 使用 ANOVAN 的混合设计分析在混合设计方差分析模型中： 一个因子（固定效应因子）是一个主体间变量，并且另一个（随机效应因子）是受试者内变量） （ http://en.wikipedia.org/wiki/Mixed-design_analysis_of_variance ）

二摘代码MATLAB 矿物混合光谱分析 这是“用于有限样本的基于深度学习的高光谱数据分析的Hapke数据增强”的演示代码，该代码仅用于研究目的，保留所有权利。 秦凯联系方式： 要运行代码，请在Matlab中使用“ test_example_SAE.m”。 请引用以下两篇论文。 K. Qin等人，“ IEEE地质科学与遥感快报”（doi：10.1109 / LGRS.2020.2989796）中的“用于使用有限样本的基于深度学习的高光谱数据分析的Hapke数据增强”。 秦克，赵玉杰和崔旭。“基于机载高光谱数据的氧化铁信息提取技术研究”，IGARSS 2019-2019 IEEE国际地球科学与遥感研讨会，日本横滨，2019年，第6764-6767页，doi：10.1109 / IGARSS.2019.8900647。