同步挤压时频分析工具箱类似，此工具箱可处理多元信号，具有极高的时频分辨率，使有效信号在噪声背景中能够被有效增强与提取。

brms 概述 brms程序包提供了一个接口，以使用Stan来拟合贝叶斯广义（非）线性多元多级模型，这是一个用于执行完整贝叶斯推理的C ++程序包（请参见 ）。 公式语法与软件包lme4的语法非常相似，以提供用于执行回归分析的熟悉且简单的界面。 支持广泛的响应分布，使用户可以在多级上下文中拟合线性，鲁棒线性，计数数据，生存时间，响应时间，序数，零膨胀甚至自定义混合模型等。 进一步的建模选项包括非线性和平滑项，自相关结构，检查数据，缺失值插补等。 另外，可以预测响应分布的所有参数，以执行分布回归。 多变量模型（即具有多个响应变量的模型）也可以拟合。 先前的规范是灵活的，并且明确鼓励用户使用实际上反映其信念的先前发行版。 可以轻松评估模型拟合度，并将其与后验预测检查，交叉验证和贝叶斯因素进行比较。 资源 （统计软件期刊） （R Journal） （具有文档和小插曲的brms网站） （有关

土 Jerome Friedman的scikit-learn样式的Multivariate Adaptive Regression Splines算法的Python实现。 py-earth包使用Cython实现了多元自适应回归样条，并提供了与scikit-learn的Estimator，Predictor，Transformer和Model接口兼容的接口。 有关多变量自适应回归样条曲线的更多信息，请参见下面的参考。 现在有了缺少的数据支持！ py-earth包现在支持其预测变量中的缺失。 构造Earth对象时只需设置allow_missing=True 。 要求反馈 如果您希望在py-earth中看到其他功能或改进，请给我发送电子邮件或打开或评论问题。 特别是，请让我知道以下任何一项对您是否很重要： 速度提高 将模型导出为其他格式 在安装过程中支持共享内存多处理 支持周期预测器（例如

终于找到一篇全面而又简洁的讲多元线性回归模型检验方法的文章，涵盖了 主要的统计检验——F检验、t检验、DW检验

b样条插值matlab代码 Master branch Develop branch 碎片 SPLINTER（SPLine INTERpolation）是用于使用样条线进行多元函数逼近的库。 该库可用于函数逼近，回归，数据平滑，数据约简等。 张量积B样条的快速C ++实现表示样条近似。 B样条曲线由分段多项式基函数组成，具有很高的灵活性和平滑性。 可以使用普通最小二乘法（OLS）将B样条拟合到数据，并可能进行正则化。 该库还提供了惩罚样条线（P-splines）的构造。 图：用SPLINTER库生成的双三次B样条图。 分享分享 SPLINTER是经过多年发展而形成的，它是一种快速，通用的多元函数逼近库。 该库的最初意图是构建样条以用于数学编程（非线性优化）。 因此，已经在支持该功能的功能上进行了一些努力，例如针对B样条的Jacobian和Hessian计算。 通过使SPLINTER公开可用，我们希望可以帮助寻求多元函数近似库的任何人。 作为回报，除了您的建议，改进和功能要求之外，我们什么都没有。 如果您在科学工作中使用SPLINTER，请您予以引用。 您可以按照下面的bibtex条目所

股票预测器 该程序使用了一个人工循环神经网络，称为长短期记忆（LSTM-多元变量） 使用过去60天的股价来预测“苹果”在30天内的开盘价。 准备数据 获取数据 股票数据是使用pandas_datareader软件包从雅虎财务部门收集的。 时间范围是从2016年1月1日到2021年1月1日。 df = web.DataReader('AAPL', data_source='yahoo', start='2016-01-01', end='2021-01-01') 显示前5行 高的 低的 打开 关闭 调整关闭 2016-01-04 26.342501 25.500000 25.652500 26.337500 24.400942 2016-01-05 26.462500 25.602501 26.437500 25.677500 23.789471 2016-01-

基于改进人工鱼群算法求解多元非线性方程组，是对人工鱼群算法一种改进，里面包括算法的原理，叙述的比较简单，初学者看了比较明白

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