机器学习入门。高斯判别算法学习过程中遇到的问题，记录下来，可以说是学习笔记，希望能给大家带来帮助。由于手写难免会有一些错误察觉不到，广泛讨论，共同进步。

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用matlab对多元还原概率预测代码用于识别生物标志物的基因表达数据的多视图综合分析 该存储库为本文提供了一些代码。 代码版本 1.0。 如果您对它感兴趣但对内容有疑问，请随时与我联系。 沟通： 一、摘要 微阵列技术的广泛应用产生了大量公开可用的基因表达数据集。 然而，由于 (1) 高噪声，使用生物统计学和机器学习方法分析基因表达数据是一项具有挑战性的任务； (2) 样本量小，维数高； (3) 批次效应和 (4) 重要生物标志物的低重现性。 这些问题揭示了基因表达数据的复杂性，从而大大阻碍了微阵列技术在临床应用中的应用。 综合分析提供了解决这些问题的机会，并提供了对生物系统的更全面的了解，但当前的方法有几个局限性。 这项工作利用最先进的机器学习开发技术，对多个基因表达数据集进行整合、分类和识别重要生物标志物。 我们设计了一个新的集成框架，MVIAm - 基于多视图的微阵列数据集成分析，用于识别生物标志物。 它应用多种跨平台归一化方法将多个数据集聚合成一个多视图数据集，并利用强大的学习机制多视图自步学习 (MVSPL) 在癌症分类问题中进行基因选择。 我们使用模拟数据和乳腺癌和肺癌的研究

自1972年丽塔台风袭击大连港并引发严重灾难以来，我们研究了台风引起的波高和风速的统计预测模型。 随着自然灾害发生频率和强度的增加趋势，对沿海防御基础设施的一些设计规范进行风险评估对于影响中国的经济发展和人们的生活至关重要。 现有的极端统计模型（例如Gumbel，Weibull，P-III分布或可能的最大台风/飓风（PMT / PMH），设计基准洪水（DBF））与我们的1975-1980年提出的（CEVD）模型之间的比较表明，所有已规划，已设计受到传统安全法规约束的沿海基础设施以及将来遭受台风/飓风灾害的威胁，随着极端自然灾害的增加趋势无法满足安全要求。 我们在美国的第一本出版物（J. of Waterway Port Coastal＆Ocean Eng。ASCE，1980，ww4）提出了一种用于中国海域的新模型“复合极值分布”，然后将该模型用于“飓风的长期分布”中。美国墨西哥湾和大西洋沿岸地区的特征”（OTC.1982）。 2005年的卡特里娜飓风，丽塔飓风和2012年的桑迪飓风引发的灾难证明，1982年的CEVD和CEVD已发展为多元复合极值分布（MCEVD）。 2006年MCEV

此函数提供多元正态分布条件期望和协方差矩阵的矢量化估计。 均值是一个矩阵，其中行表示期望向量。 Sigma 是协方差矩阵。 Ind 是第一个无条件参数的索引。 值是条件值的矩阵，其中的行对应于平均行。

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2. 交换累次积分次序 3. 设 D 平面上以原点为圆心的闭单位圆盘，则二重积分 4. 由六个平面 5. 设曲线 L 的参数方程为 7. 积分 8. 柱面 9.

2021年数学建模国赛B组，多元线性回归在乙醇偶合制备 C4 烯烃中的应用