学生分数预测：根据学生学习的时间对学生分数进行预测。 通过在Python中使用Scikitlearn库应用线性回归，以及使用Pandas和Matplotlib等库进行数据准备和数据可视化
2022-05-11 14:35:28
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针对数据分析技术在电网工程数据测算分析领域的应用问题，文中分析了电网工程的技术特征，采用层次分析法（AHP）构建了电网工程的技术参数体系，并进一步提出了基于层次凝聚聚类（HAC）与多元回归分析（MRA）的电网工程数据分析方法。文中所提的方法是采用HAC方法对电网工程数据进行聚类，采用MRA方法对聚类后的数据进行分析，得到回归方程用于工程造价数据的测算，使得特性相近的数据划分为同组，避免特征差异较大的数据影响测算准确性。通过110 kV变电工程与架空线路输电工程的验算表明，所提方法的工程造价数据测算误差均在10%以内，能够准确地进行电网工程造价测算。
2022-05-11 09:39:17
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调整后的锚定邻域回归（A +）方法是用于单幅图像超分辨率的最新方法之一。 A +方法的一个重要的隐含假设是，与相似的低分辨率（LR）图像块相对应的高分辨率（HR）图像块也必须相似。 因此，HR补丁空间和LR补丁空间中的邻域回归可以共享相同的代表系数。 但是，由于超分辨率问题的不适性，该假设通常是无效的，并且非相似的HR样本色块通常共享较大的代表系数。 为了解决这个问题，我们建议通过将高分辨率的基于相似度的调整权重引入HR表示系数来改进A +方法，以减少这些非相似HR样本补丁的影响。 在超分辨率处理之前，这些调整权重以低的计算成本被合并到投影矩阵中。 数值结果表明，该方法能够以较低的计算成本有效地提高A +方法的性能。
2022-05-10 22:59:44
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多元线性回归的参数估计方法，吴仕勋，赵东方，本文依据高斯—马尔可夫定理，通过对最小二乘估计方法得出的参数估计值的分析，从另外两个角度出发得出了参数估计的值与最小二乘
2022-05-10 21:42:40
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LassoADMM：我们的论文“边缘计算中的协作回归学习的分布式ADMM方法”的源代码
2022-05-10 21:15:55
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1、考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据：
求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值及预测区间（置信度95%）.
2、某零件上有一段曲线，为了在程序控制机床上加工这一零件，需要求这段曲线的解析表达式，在曲线横坐标xi处测得纵坐标yi共11对数据如下：
求这段曲线的纵坐标y关于横坐标x的二次多项式回归方程.
2022-05-10 19:07:16
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本资源是SVM神经网络的信息粒化时序回归预测的matlab仿真。本资源利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测，通过实际检验会看到这种方法是十分可行的并且结果很是可靠。
2022-05-10 16:50:45
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Monthly-Electricity-forecast use GPR-RFr 某区域月电量预测，采用高斯过程回归、随机森林回归预测日电量，通过日电量累加的方式来获得月电量的预测
Jupyter Notebook
2022-05-10 16:04:11
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冲浪算法matlab代码冲浪
提升稀疏和低秩张量回归
arXiv
下载：
我们已经包含了代码的详细注释。
您可以先通过代码生成模拟数据，然后运行我们的
SURF
算法进行训练和测试。
该代码是使用
Tensorlab
工具箱为
MATLAB
编写的。
我们将很快发布一个
Python
实现。
2022-05-10 15:14:38
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1.3 公钥密码体制－ECC密钥对生成
第一讲 密码学基础
① 选择一个椭圆曲线E:y2≡x3+ax+b(mod p)，
构造一个椭圆群Ep(a,b)；
② 在Ep(a,b)中挑选生成元点G=(x0,y0)，G应
使得满足nG=O的最小的n是一个非常大的素数；
③ 选择一个小于n的整数nB作为其私钥，然后
产生其公钥PB=nBG；
注：公开的信息(E,G,n,PB)
2022-05-10 15:03:45
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