Andrew线性回归算法的原始数据集 ，有相应的ipynb训练代码

随机变量及其分布习题解答

该文件包含使用两种方法生成随机变量的各种函数：逆方法和接受拒绝方法。 包括来自以下分布的随机变量： 连续均匀分布； 指数分布； 标准正态分布； 泊松分布； 广义帕累托分布； 伯努利分布； 二项分布; 贝塔分布； 伽马分布； 离散几何分布； 指定的离散分布。

在VS与HALCON混编过程中，需要查看HALCON的变量，但VS自带的watch无法看到HTuple和HObject类型的变量。 这里HALCON提供了一个插件工具，帮助开发者在VS中自如查看HTuple和HObject类型变量。 支持VS2013以上版本，双击附件 HALCON_Variable_Inspect_1712.vsix即可安装。

多光谱图像数据集（PCA、Simplisma、MCR、分类）和基本处理技术（阈值、直方图、轮廓绘图、图像过滤器过滤器）的 MIA GUI 在 MATLAB 14 和 13 版本下运行。 如果发现问题/错误，请直接给我发电子邮件。 我非常感谢您的反馈！ 需要图像处理工具箱。 需要 PLS_Toolbox。 包含以下多变量例程： - PCA、Simplisma（纯变量法）和MCR（多元曲线分辨率）； - 三种类型的图像分类（2 种无监督（K 均值，模糊 C）和 1 种监督（最大似然））。 基本图像处理（来自 IP 工具箱）： - 裁剪，调整大小- 过滤： - 平均- 对比度增强- 形态（开、闭、腐蚀、膨胀） - 边缘提取 - 直方图均衡化（GUI histogram.m） - 阈值（GUI 阈值.m） - 轮廓绘图仪（GUI profile.m） 适用于大多数类型的图像格式： -

matlab中的f-measure代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%% Ben Engelhard，普林斯顿大学（2019 年）。 本套餐免费提供，不提供任何保修； 您可以根据自由软件基金会发布的 GNU 通用公共许可证第 3 版的条款重新分发和/或修改它。 如果使用此代码，请引用：B Engelhard 等人。 VTA 多巴胺神经元中感觉、运动和认知变量的专门编码。 自然，2019 年。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%% 编码模型 该软件包预处理联合行为和神经元数据，然后通过编码模型对其进行处理，以获得行为变量对单个神经元活动贡献的定量测量，如以下论文所述：B Engelhard 等。 中脑多巴胺神经元的感觉、运动和认知变量的专门编码。 Nature, 2019。有关编码模型的详细信息，请参阅论文。 函数列表：make_predictor_matrix_generalcase.m process_encoding_model

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工具变量 (IV) 是一种常用的从观测数据进行因果推断的技术。 在实践中，IV 引起的变化可能是有限的，这会导致对因果效应的估计不准确或有偏差，并使该方法对政策决策无效。 我们通过将从候选外生数据构建工具变量的问题制定为机器学习问题来应对这一挑战。 我们提出了一种称为 MLIV（机器学习工具变量）的新算法，它允许从样本数据中同时执行工具学习和因果推断。 我们提供了正式的渐近理论，并展示了我们的估计量在非常一般的条件下的根 n 一致性和渐近效率。 对现实世界数据的模拟和应用表明，该算法非常有效，显着提高了从观测数据进行因果推断的性能。

组态王通过结构变量快速创建重复性弹窗

这里多变量约束 MPC 示例是为搅拌釜React器开发的，如 Camacho 和 Bordons P.144、P174 的“模型预测控制”中详述。 该模型也更改为状态空间模型，然后基于此进行控制。 希望这将有助于潜在的 MPC 学生为多变量和受约束情况开发 MPC 模型。 也可以运行不受约束的情况。 一旦熟悉该文件，这应该是显而易见的。