LOWESS- 局部加权散点图平滑，不需要 matlab 中的统计工具箱。 此回归将适用于 X 和 Y 之间的线性和非线性关系。 修改： 12/19/2008 - 添加上下 LOWESS 平滑。 这些额外的平滑显示了 Y 的分布如何随 X 变化。这些平滑只是将 LOWESS 分别应用于正残差和负残差，然后添加到数据的原始 lowess。 相同的平滑因子适用于上限和下限。 2/21/2009 - 添加排序功能，数据不再需要排序。 还添加了一个例程，以便如果用户还提供了第二个数据集，则线性插值是最低的，并用于预测提供的 x 值的 y 值。 2009 年 10 月 27 日 - 修改了第二个用户提供的 X 数据以获得预测。 Matlab 函数默认排序是唯一的。 在代码部分中确实不需要使用 y 预测的 LOWESS 结果执行 x 数据的线性插值。 如果用户不提供第二个 x 数据集，它将假

一本关于线性规划和非线性规划理论的英文原版书。

1、线性回归，岭回归，Lasso回归，局部加权线性回归 2、logistic回归，softmax回归，最大熵模型 3、广义线性模型 4、Fisher线性判别和线性感知机 5、三层神经网络 6、支持向量机

本书是自动控制领域的专著，是作者结合20多年来的主要成果及教学经验历时十多年完成的，主要阐述应用微分几何理论设计非线性控制系统的方法。全书共两卷，这是第二卷。第二卷的章节排列与卷相衔接，从0章开始到4章为止，重点介绍非线性系统的设计方法，主要关注存在模型不确定性情况下实现全局或任意大区域内稳定性的问题。体例延续卷，与卷没有明显重叠。0章阐述将输入-状态稳定性概念运用于互联系统稳定性分析的一些概念和方法，并说明耗散性概念如何用于互联系统的稳定性分析；1章介绍如何把递推综合Lyapunov函数法应用于鲁棒全局渐近镇定方法；2章介绍实现任意大区域内的稳定性的鲁棒半全局渐近镇定方法；3章讨论对有有限增益的系统如何借助小增益定理实现鲁棒稳定；4章引入嵌套饱和函数的反馈律设计方法，介绍如何借助其幅值不超过一固定界的状态反馈律达到全局渐近稳定。

第一章一元线性回归与证券投资回归分析 第二章 一般多元线性回归模型 第三章多元线性回归模型的有偏估计 第四章异方差与自相关广义线性模型 第五章方差分量线性回归模型 第六章虚拟与离散变量回归模型 第七章非线性回归模型

详细介绍了有限元分析中线性及非线性的理论知识，以及其中的应用

误码率的matlab代码大规模MIMO预编码 该存储库包含用于仿真Massive MIMO系统的下行链路预编码的MATLAB代码。 我针对使用1位DAC和不完善的CSI的下行链路预编码提出了两种优化方法。 注意：更改参数以使系统符合您的需求。 我一直在玩这些参数。 因此，当前参数设置与样本输出不一致。 需要更多注意的几个参数： Num_BS_Antennas ：基站天线的数量。 Num_UE ：UE的数量，假设每个UE仅有一个天线。 SNR ：我们模拟的SNR范围。 符号：指定到所选调制方案的星座点。 f_dop ：通道的多普勒扩展。 f_symb ：信道矩阵的采样率。 多：附加估计误差对信道估计的权重。 系统型号 图取自Jacobsson S，Durisi G，Coldrey M等。 关键词：大规模MU-MIMO，量化预编码2016年 档案文件 main.m ：健壮的ZF预编码器的入口函数。 main_linear.m ：用于比较三种传统预编码器的入口函数。 Transmit.m ：完整的源数据生成，调制，预编码，传输和检测。 Transmit_linear.m ：与transiti

首先感谢扫描上传者。 偏最小二乘回归分析是从应用领域中提出的一种新型多元数据分析方法。20多年来，它在理论和应用方面都已经得到迅速的发展。偏最小二乘回归分析主要适用于多因变量对多自变量的回归建模，并可以有效地解决许多用普通多元回归无法解决的问题，诸如克服变量多重相关性在系统建模中的不良作用以及在样本容量小于变量个数的情况下进行回归建模等。而且它还可以将回归建模、主成分分析以及典型相关分析的基本功能有机地结合起来。 　　1999年在国防科技图书出版基金的资助下，本书作者之一王惠文教授曾出版了专著《偏最小二乘回归方法及其应用》。本书将在该专著的基础上，更加全面地体现偏最小二乘回归的理论与应用的前沿

压缩包包括 线性电力系统潮流方法算法的matlab代码（13个） 非性电力系统潮流方法算法的matlab代码（3个） 一共16个M文件代码

一个Matlab非线性回归的小程序和例子。