Kernel Smoothing Regression：一种使用高斯核的非参数回归（平滑）工具。-matlab开发
非参数回归广泛应用于许多科学和工程领域，例如图像处理和模式识别。
非参数回归即将估计一个随机变量的条件期望：
E(Y|X) = f(X)
其中 f 是一个非参数函数。
基于核密度估计技术，该代码实现了所谓的 Nadaraya-Watson 核回归算法，特别是使用高斯核。 回归的默认带宽来自文献中建议的高斯核密度估计的最佳弯曲宽度。 代码还可以处理丢失的数据。
文件下载
评论信息
其他资源
- (CVE-2019-17558)漏洞复现.zip
- Windows CE实现自动同步时间功能
- pocketsphinx-0.1.15-cp38-cp38-win_amd64.whl
- 车道检测VS2015+OPENCV3.3
- STM32直流电机控制程序
- ATM系统（java）功能齐全！Windows图形界面javaFX，直接运行！
- 北航计算机组成实验Project4
- 钢琴音符素材
- SQP Algorithm C++ code in VS2005 IDE
- E灵+Word精灵+PPT精灵的全套反编译源代码
- 三电平逆变器SVPWM控制
- 红烛教鞭（网课教学工具）.EXE
- 编程手册－SCL编程手册.pdf
- winform程序，app.config文件改名、移动的方法
- SystemView动态系统分析及通信系统仿真设计_配套实验
- Ajax 异步请求-校验用户名唯一性
- 鱼眼校正算法及实现
- vs2010开发的客户关系管理系统,用了简单的三层架构
- ISO软件工程文档模板
- Real-Time Systems Design and Analysis, 4th Edition
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明