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连续值信息熵MATLAB代码NMI Octave 和 R 函数用于计算二进制信号的归一化多信息（互信息的多元版本）。 版权所有 2016 Kenneth Ball 根据 Apache 许可，2.0 版（“许可”）获得许可； 除非遵守许可，否则您不得使用此文件。 您可以在以下网址获取许可证副本 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 除非适用法律要求或书面同意，否则根据许可分发的软件是按“原样”分发的，没有任何类型的明示或暗示的保证或条件。 请参阅许可证以了解管理许可证下的许可和限制的特定语言。 如果您使用或修改这些功能之一，请参考以下论文： Kenneth R. Ball、Christopher Grant、William R. Mundy、Timothy J. Shafer，用于不断增长的神经网络的互信息的多元扩展，神经网络（2017 年），印刷中。 依赖项：Octave/MATLAB 版本：NONE R 版本：pracma（必需）、编译器（可选） nmi.m 是一个 Octave/MATLAB 函数，用于计算二进制值信号的归一化多信息

《应用多元统计分析》为北京大学数学科学学院概率统计系“应用多元统计分析”课程使用多年的教材，它主要介绍一些实用的多元统计分析方法的理论及其应用，并列举了各方面的应用实例，同时还以国际上著名的统计分析软件SAS系统作为典型工具，通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题。 第一章 绪论 §1.1 引言 §1.2 多元统计分析的应用 §1.3 多元统计数据的图表示法 习题一 第二章 多元正态分布及参数的估计 §2.1 随机向量 §2.2 多元正态分布的定义与基本性质 §2.3 条件分布和独立性 §2.4 随机阵的正态分布 §2.5 多元正态分布的参数估计 习题二 第三章 多元正态总体参数的假设检验 §3.1 几个重要统计量的分布 §3.2 单总体均值向量的检验及置信域 §3.3 多总体均值向量的检验 §3.4 协方差阵的检验 §3.5 独立性检验 §3.6 正态性检验 习题三 第四章 回归分析 §4.1 经典多元线性回归 §4.2 回归变量的选择与逐步回归 §4.3 多因变量的多元线性回归 §4.4 多因变量的逐步回归 §4.5 双重筛选逐步回归 习题四 第五章 判别分析 §5.1 距离判别 §5.2 贝叶斯(Bayes)判别法及广义平方距离判别法 §5.3 费希尔(Fisher)判别 §5.4 判别效果的检验及各变量判别能力的检验 §5.5 逐步判别 习题五 第六章 聚类分析 §6.1 聚类分析的方法 §6.2 距离与相似系数 §6.3 系统聚类法 §6.4 系统聚类法的性质及类的确定 §6.5 动态聚类法 §6.6 有序样品聚类法(最优分割法) §6.7 变量聚类方法 习题六 第七章 主成分分析 §7.1 总体的主成分 §7.2 样本的主成分 §7.3 主成分分析的应用 习题七 第八章 因子分析 §8.1 引言 §8.2 因子模型 …… 第九章 对应分析方法 第十章 典型相关分析 第十一章 偏最小二乘回归分析 附录 矩阵代数 部分习题参考解答或提示 参考文献 主要符号说明 索引

教育资料

最小二乘法的矩阵表示

包括多种机器学习方法如聚类、因子分析等的spss实现，也包括原理讲解

matlab多元参数非线性回归模型代码高斯回归 高斯回归论文和调查清单 Swiler，L.，Gulian，M.，Frankel，A.，Safta，C.，＆Jakeman，J.（2020年）。 约束高斯过程回归调查：方法和实施挑战。 arXiv预印本arXiv：2006.09319。 刘康，胡新，魏中，李玉，姜江。（2019）。 改进的高斯过程回归模型用于锂离子电池的循环容量预测。 IEEE Transactions on Transportation Electrification，5（4），1225-1236。 Chen Z.，＆Wang，B.（2018年）。 初始超参数的先验如何影响高斯过程回归模型。 神经计算，275，1702-1710。 在多个起点情况下，先验分布的选择可能对GP模型的可预测性起着至关重要的作用。 他们为某些常用内核的超参数初始值考虑了不同类型的先验。 重要的结果是，一旦选择了内核，初始超参数的先验就不会对GPR预测的性能产生重大影响，尽管在某些情况下，超参数的估计与真实值有很大不同。 Kamath，A.，Vargas-Hernández，RA，Krems，RV

基于多元信息融合的网络安全评估模型.pdf

给出前人人工神经网络逼近性理论,得到用人工神经网络可逼近任意给定的连续函数,并通过计算机对一些非线性函数进行模拟,模拟结果表明这种方法的可行性,给出用人工神经网络解多元非线性方程组的原理。

上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想，趁热打铁，这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归，话不多说，直接开始。 我们假设我们的目标函数是长这样的： import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 data = pd.read_csv('D:/Advertising.csv') # 学习率alpha lr = 0.00001 # 参数 theta0 = 0 theta1 = 0 theta2 = 0 theta3 = 0 # 最大迭代次数 epochs = 1000 #假设目标函数 def h_predict(theta0, theta1, t