里面包含数学建模的常用算法：神经网络、插值与拟合、回归、模拟退火、图论、微分方程与差分方程、遗传算法、统计与分析。上述的每一种算法，我都给出了简要使用说明和典型应用。
2022-05-05 16:36:17
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matlab复变函数指数函数代码set-mifs
基于集合互信息的Matlab特征选择算法的Matlab实现
介绍
在文献中已经提出了使用互信息（MI）来确定模式识别任务中特征的显着性的思想的许多变体。
但是，它们有其局限性：在变量对之间计算MI不能捕获变量组之间更复杂的交互，而对于大于2的特征空间子集计算MI很快就变得难以计算。
确实，一些作者（参见Kwak＆Choi，2002）已经简要概述了基于全集的互信息算法，只是将其从计算上抛在一边，以至于在实践中是不可能的。
此处实现的算法是一种计算组的MI的快速方法，可完全解决计算难点。
算法
该算法基于两个简单的数学事实：
在内射（一对一）函数下，互信息不变，即对于任意变量U和V，对于任何内射函数g，I（U;
V）=
I（U;
g（V））
内射功能的组合本身就是内射功能。
本质上，此算法将多个注入函数应用于特征空间，以达到可以以其他方式无法实现的效率进行处理的表示形式。
与蛮力方法的指数复杂度形成鲜明对比的是，该算法的总复杂度相对于数据点数量而言是次二次的，相对于特征数量而言是线性的。
下图给出了步骤的实际示例：
Lampen（2004）
2022-05-05 16:13:12
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