LSTM 作为预测模型，使用贝叶斯优化算法来实现股票预测的功能

傅里叶变换及其应用自学

============毕节一中团员管理系统V1.2============= 初始化 用户名：admin 密码：admin ------------------------------------------------------------ 本软件参考了各类团员管理软件的精华，溶入了各自的优点并采纳众多在团委工作的朋友的宝贵建议，真正地从用户的需求出发，设计理念极为人性化。具有很强的通用性与实用性，现已广泛应用于各级各类机关、公司、学校等，也可用于各种企事业单位或社会团体。主要功能如下： 1、功能强大，项目齐全，内容丰富实用，完全适合各级各类单位的团员管理工作！也可用于各种党派的党员管理工作。 2、 主要模块有：团员基本信息，转团，退团，打回等，最牛的技术是转团手续上有二维码标志。 3、超智能化复合式查询与结果的Excel文件的导出！可以导出统计数据，打印文档。 4、快速生成与导出各种统计数据等。 5、基本信息的Excel数据批量导入。 6、可将超龄团员快速一键退团。 7、设计灵活,人性化，各下拉字段项目完全自定义设置，一切工作都可以自由设定 。 8、录入记录有重复的字段值时，可以将这些字段的值设置成默认值，提高了录入效率。 9、强大的用户管理，可以自由设定用户权限，对记录的查看、添加、修改与删除权限可根据需要灵活分配。满足多角色的需要，给系统带来更多的实用、便利与安全！ 10、我们可根据用户的要求进行修改、定制任何行业的单机或网络版的软件及网站。 11、请遵守版权，禁止用于商业用途。 ------------------------------------------------------------ [使用说明] 1.初次运行时需要点击注册按钮进行注册，注册码自动生成。 2.通过用户名和密码登录系统，进行操作，若软件提示密码错误，请检查键盘大小写是否锁定了。admin密码初始为admin，登录后进行修改。 3.修改密码：登录后点击右上角修改密码按钮，可以修改密码和姓名等相关信息。 4.业务流程：添加/导入-------修改----转出---打印/恢复 5.相关快捷键： F2(Ctrl+W):添加 F3(Ctrl+E):修改 F4(Ctrl+S):保存 F5(Ctrl+F):转出 F6:恢复/打回 F7(Ctrl+R):导出数据 F12(Ctrl+P):打印转团手续 F8:显示全部 Ctrl+L:显示高级应用 Home:第一条数据 End:最后一条数据 左/右箭头：向前或向后移动 Escap:取消编辑 相当多的数据字段回车筛选数据 6.有问题请联系我 QQ:253301288 TEL:15085777390 [配置文件] 配置文件在inf文件夹下，这个不太好说，打开看看就知道了。 [导入文件] 导入文件需要按照模板样式导入，否则会导入失败。 公司主页：http://www.f-soft.cn Tel：15085777390 QQ：253301288 Email: linyalin119@163.com , 253301288@qq.com

matlab实现傅里叶变换代码

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。

这种移位将图像或其他 2D 矩阵循环移位任意数量的像素（可以是小数）。 我没有对其进行太多测试，但代码很短，因此应该很容易适应。 用法： y = FourierShift(x, [delta_x delta_y]) x 是输入矩阵。 y 是输出。 delta_x 和 _y 是每个维度的偏移量。 在我的 PC 上运行 1024x1024 图像大约需要 1 秒。 有更快的方法来移动图像，但可能没有任何更简单的子像素方法。

这个Matlab scprit使用傅立叶分析技术计算每条重拨线上的3D体积的分形维数和截距。 给出了每个方向的分形维数和截距的定向平均分形维数、截距和刺猬图。

短时傅里叶变换，通过加窗函数，切割，做到精细化处理

这是一个全面的、用户友好的工具箱，实现了贝叶斯线性回归、逻辑回归和计数回归的最新技术。 该工具箱提供了 ridge、lasso、horseshoe、horseshoe+、log-t 和 g-prior 回归的高效且数值稳定的实现。 对于预测变量数量大于样本大小的数据集，建议使用套索、马蹄形、马蹄形+ 和 log-t 先验，并且 log-t 先验提供对未知稀疏级别的适应。 该工具箱允许将预测变量分配到逻辑分组（可能重叠，以便预测变量可以成为多个组的一部分）。 这可用于利用关于预测因子的先验知识以及它们如何相互关联（例如，将遗传数据分组为基因和基因集合，例如通路）。 现在通过实施泊松和几何回归模型支持计数回归。 为了支持带有异常值的数据分析，我们在贝叶斯线性回归的实现中提供了两个重尾误差模型：拉普拉斯和学生 t 分布误差。 大多数功能都易于使用，工具箱可以直接处理 MATLAB 表（包括自

这是模式分类中的课程代码，其中包含所有的模式分类算法的实现实验，程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、机器学习的同学有很重要的参考价值，本程序实现的算法为：贝叶斯估计 编程实现一个可以对两类模式样本进行分类的贝叶斯分类器，假设两个模式类的分布均为高 斯分布。模式类1 的均值矢量m1 = (1, 3)t，协方差矩阵为S1 =(1.5, 0; 0, 1)，模式类2 的 均值矢量m2 = (3,1)t，协方差矩阵为S2 =(1, 0.5; 0.5, 2)，先验概率 P1 = P2 = 1/2。 (a) 利用proj01-01 中的函数为每个模式类各生成50 个随机样本，并在一幅图中画出这些样本 的二维散点图； (b) 仅用模式集合的第1 个特征分量作为分类特征，对(a)中的100 个样本进行分类，统计正确 分类的百分比，并在2 维图上用不同的颜色画出正确分类和错分的样本； (c) 仅用模式的第2 个特征分量作为分类特征，对(a)中的100 个样本进行分类，统计正确分类 的百分比，并在2 维图上用不同的颜色画出正确分类和错分的样本； (d) 同时用模式的2 个分量作为分类特征，对(a)中的100 个样本进行分类，统计正确分类的百 分比，并在2 维图上用不同的颜色画出正确分类和错分的样本； (e) 对上述实验结果进行分析说明。