递归论导论..................................

偏最小二乘回归（PLSR）统计建模方法本质上是对数据平均趋势的估算，无法避免“依据错误的数据得到错误的模型”的根本问题.为此，提出用数据包络分析（DEA）优化偏最小二乘回归的建模方法，用DEA方法对数据进行评价，剔除无效数据，将有效的数据用来偏最小二乘回归建模.该方法能有效克服干扰数据对提取成分的影响，弥补偏最小二乘方法的不足.通过实例计算并与PLSR、主成分回归（PCR）比较分析表明：DEA优化偏最小二乘回归建模平均绝对误差为2.66%，低于PLSR的4.07%和PCR的4.45%.

DMP-轻水堆 这是用Matlab编码的Dynamic Movement Primitives实现。 对于回归，使用局部加权回归。 在人体动作识别方面，我取得了很好的成绩。 蓝色是原始数据，红色是来自训练有40位高斯的dmp的重放。

针对当前去雾算法经常出现过度曝光、颜色失真等问题,提出了一种基于全卷积回归网络的去雾算法。该回归网络基于端到端系统,由特征提取和特征融合两部分构成。首先,输入有雾图像,经过特征提取和特征融合,最终回归为粗透射率图;之后使用导向滤波对其进行优化,再利用大气物理散射模型反演出无雾图像;最终采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)对无雾图像进行增强,以得到更符合人类视觉的清晰图像。所提算法不仅可以有效避免去雾后出现的过度曝光和颜色失真等问题,而且能保留图像完整的细节信息,具有较好的去雾效果。

根据实验要求和伪码信息，设计二分归并排序算法，用二分归并排序算法对给定一个长度为n的随机数组A进行排序，使得最后的输出数组为原来数组内元素的递增顺序排列。

LambdaMART LambdaMART算法和随机森林回归树版本的Java实现

xgboost代码回归matlab 项目首页 Maven波 欢迎来到我的github页面。 此页面充当我项目的存储库的“目录”。 您可以通过单击链接在其各自的存储库中找到有关每个项目的详细信息。 另外，我在这里列出了一些示例代码，这些代码演示了我的编码风格。 1.机器学习应用项目 本节包括我在金融，计算机视觉等领域的机器学习应用程序项目。 金融： 计算机视觉/图像分析： -建立卷积神经网络（CNN）以模仿驾驶员的行为。 -通过车辆上的前置摄像头检测行驶车道。 -通过前置摄像头跟踪周围的车辆 2.仅用于演示目的的示例代码 Python R（大多数R代码可以追溯到我在罗格斯大学读研究生1.5年的时间） VBA（不可用，因为它仅与我以前在德勤的专业工作有关） MATLAB-优化 SQL 3.优化与机器学习（理论） 本部分包括我有关统计，优化和机器学习的项目。 这些项目涉及机器学习，统计和优化的理论和方法 分布稳健的优化和机器学习（工作论文）

% 功能：烟囱排放污染物烟羽扩散模型 % 邯郸纬度 = 36度 % 太阳高度角 = 90-abs(当地纬度-太阳直射点纬度) % 太阳直射点纬度 = 春分0度——夏至+23.5度[北回归线]——秋分0度——冬至-23.5度[南回归线] % 太阳直射点纬度每天移动的度数 = 23.5*4/当年的天数 % 计算当天的太阳高度角 % 当天的太阳高度角 = 90-abs(36-（23.5-（当前日期-夏至日期）*太阳直射点纬度每天移动的度数）) % 参考《大气污染物浓度估算方法》 % f(太阳高度角、云量)=太阳辐射等级【二维插值或者模糊算法】 % f(太阳辐射等级、风速)=大气稳定度【二维插值或者模糊算法】 % 风速：烟囱出口处的平均风速【区别于地面风速、如果是地面风速{比如在10米测得风速v10、需要校正、校正公式：v10*(烟囱高度/10)*m}、m为某稳定度下的风指数[查表]】 % 参考《第五章 大气扩散参数ppt课件》 % 扩散系数：大气稳定度对应的参数[查表] % 抬升高度 % 参考《大气污染物浓度估算方法》结合《镇江市大气稳定度及抬升高度计算方法的研究》

文本中包括数据集，主函数，训练模型，预测模型

使用GWO优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数、最小包尺寸数 训练环境：Matlab2017-2022，gpu或cpu可设置 程序员不骗程序员，亲测有效，全网最低价，帮助科研，节省时间