Matlab Probit 回归代码：RIS-MSL 估计时空 Probit 模型

为完整掌握电力供应网络中用户节点的跨域调度行为，设计了基于WOE-Probit逐步回归的用户跨域行为模式挖掘系统。系统按照数据挖掘框架的结构类型，连接用户行为处理单元与信息存储模块，完成挖掘系统的硬件执行环境设计。基于跨域行为数据的归类原理，系统提取电网环境中的用户跨域行为指标，并构建逐步回归模型，实现系统的软件执行环境。结合硬件执行结构，完成整体挖掘系统设计。实验结果表明，相比传统BIC系统，新系统显著加快了用户节点数据调度频率，单位时间内跨越供应总量超9.3×10^14 T，实现了核心控制主机对电力网络用户跨域调度行为的实时监控。**

在估计学生t回归模型时，假设模型为 y = X*beta + eps，其中eps服从学生的t分布（0, sigma, nu），这里nu > 2。采用最大似然估计法来确定参数。

beta 分布的概率密度的 Matlab 代码，配合个人时空迁移模型的 C++实现，步骤清晰，样例数据也贴心附上了。整体流程分成了 13 个环节，每一步都详细标注了输入输出。用Step1GenerateMoment.cpp计算力矩，用SampleStayRegion.txt做输入，一步步跑下来还挺丝滑的。如果你在搞 mobility 相关的建模，或者想了解怎么用 Beta 分布建概率密度，这套资源还挺值得一试的，代码写得比较直给，C++和 Matlab 的混合也不会太绕。

GestureGAN用于手势到手势的翻译任务。在给定的图像和新颖的手部骨骼情况下，GestureGAN能够生成相同人但不同手势的图像。此外，GestureGAN还支持跨视图图像翻译任务，能够在给定图像和语义图的情况下生成相同场景的不同视角图像。与其他最先进的图像到图像转换方法相比，GestureGAN框架展示了出色的性能。

matlab 的 AR 模型参数谱估计，算是信号里一个挺基础但蛮有用的工具了。主要是用yule-walker方程配上levinson-durbin算法搞定参数估计，整个过程也不复杂，尤其用 Matlab 现成的函数，基本上几行代码就能跑起来。 AR 建模的套路挺适合做功率谱估计的，像你要某段时间序列的频率成分，用这个方法还挺方便的。yule-walker那套思路本身就比较稳，加上levinson递推，效率也不错，是你不想自己推矩阵的时候，直接调用aryule这些函数，能省不少事。 想再深入了解的话，可以看看这几个链接： AR 模型功率谱估计的 Burg 算法优化，也是常用方法，比 yul

gbdt 的回归源码、matlab 的玩法、篮球统计预测——这个项目结合得还挺巧妙的。用的是 MATLAB R2014a 跑模型，还支持 Python 环境来抓数据，连scrapy爬虫都整上了，自动化程度蛮高。数据也靠谱，1979-80 赛季到现在的比赛全覆盖，来自，不怕没素材玩。GBDT、MARS 都能跑，想搞传统建模又想自动化试试，确实是个不错的参考。

CSC-791-空间数据挖掘空间/时间数据挖掘代码

线性回归的 MATLAB 代码蛮实用的，尤其适合刚入门或者需要快速搭建回归模型的你。整体结构清晰，数据导入、回归拟合、结果可视化都有，跑一遍代码基本就能掌握核心流程。用起来没啥门槛，改改参数就能直接套在自己的项目上。 线性回归的回归流程，在这份 MATLAB 代码里体现得还挺完整。load数据之后直接用regress函数拟合，回归系数、残差、R²都输出了。可视化也考虑到了，plot部分可以帮你直观感受拟合效果。 嗯，代码还对变量关系做了比较直观的，比如如何判断变量 y 和 xx 之间是否存在线性关系。你可以看看这篇文章：对变量 y 和 xx 进行线性回归，配合起来效果更好。 如果你对多元回归感

如果你需要在 MATLAB 中实现基于卡尔曼滤波器的自适应算法，spsm-GLKF 代码包会是个不错的选择。它采用了 1 范数惩罚和 Rauch-Tung-Striebel 平滑器，能够精准估算时变多元自回归（tv-MVAR）模型。其实，spsm-GLKF 是对 GLKF 算法的一个扩展，适合时变数据。你可以用它来神经成像数据、动态连通性等应用场景，效果挺不错的。 代码实现方面也简洁，适合需要快速应用的场景。你可以参考这篇论文来深入了解方法原理。如果你需要 MATLAB 版本的实现，别犹豫，直接拿去用就是了。 不过要注意，代码的细节和输入输出的格式还需要你自己稍微调整，最好先看看相关文档哦。