向量空间模型

利用Gabor特征提取和支持向量机（SVM）算法构建人脸检测模型，实现人脸识别和定位。

该代码资源提供了 Elhorst 空间计量模型的 MATLAB 实现，适用于面板数据分析，对于深入学习空间计量方法具有参考价值。

空间经济学的入门代码找不到？Elhorst 的 MATLAB 空间计量模型算是业内老前辈推荐的资源之一了。代码逻辑比较清晰，适合刚上手空间面板模型的朋友研究。空间权重矩阵怎么设？空间自相关怎么？里面都有例子，自己跑一跑就明白了。空间效应挺常见，尤其做城市、区域类数据时，地理相邻就是个天然的干扰项。这时候空间面板计量就能帮上忙。不用怕公式复杂，代码已经帮你搞定大半，照着改就行。哦对了，还有些不错的拓展资源，比如全局空间自相关、MGWR 安装包、GeoDa 可视化工具等，想深入的话可以顺着往下挖。如果你是做空间数据的，或者搞区域经济、房价传导那类研究，真建议你收藏一波。别忘了配合你自己的空间权重矩

空间面板模型里的 LM 检验，多人一听就觉得复杂，其实用 Stata 写起来还挺顺的。这里的代码资源挺实用，重点是能把截面矩阵直接扩展成面板矩阵，省了不少预的麻烦。逻辑清晰，结构也好理解，适合研究地理经济或区域金融的同学。 LM 检验 在空间计量模型中主要是为了判断空间效应是否显著，一般用来区分 SAR 和 SEM 模型。你只要把面板数据喂进去，几行代码跑完就能判断有没有空间自相关，响应也快，代码也简单。 像是 Elhorst 的 Matlab 空间面板模型也蛮有参考价值，但对新手来说，Stata 的上手门槛低多，语法友好，文档也多。顺带一提，如果你在找怎么构建空间权重矩阵，可以看看下面这篇，

向量空间与线性变换这块知识，真的是线性代数中的核心内容。简单来说，向量空间就是一组满足特定加法和数乘规则的对象。理解这一点后，线性变换就容易多了，它是向量空间之间的一种映射，保持了加法和数乘的性质。你要是搞数学建模、计算机图形学，或者做机器学习，这两者的理解都有。 不过，搞清楚这些概念，不一定是马上就能用得上的事。像是矩阵加法、矩阵数乘这类操作，多时候都是基础运算，但它们的应用场景广，是在数据和高性能计算方面。 如果你在学习或者工作中遇到问题，可以多参考一些相关文献，比如 MIT 的经典教材《线性代数导论》或者一些实用教程，这些都能你理解并快速上手。 ，理解了线性空间和线性变换，你在高维数据、

字典管理表空间是 Oracle 8i 之前常用的表空间管理模式，配置起来比较简单。主要通过CREATE TABLESPACE命令来创建，可以设置数据文件大小、存储格式等。DEFAULT STORAGE关键字可以指定表空间的默认存储参数，包含INITIAL、NEXT、PCTINCREASE等设置，这些可以避免你每次创建对象时都重复指定存储参数，省时省力。要注意的是，字典管理表空间在现代 Oracle 版本中逐渐被本地管理表空间替代，但对于老版本数据库来说，字典管理模式还是挺实用的，尤其是旧系统时。如果你使用的是较老版本的 Oracle，了解字典管理表空间的特性能帮你更好地管理数据和优化性能。如果

支持向量机（SVM）是一种重要的分类模型，评估其分类能力的指标之一是最小化风险泛函。针对SVM在小样本情况下的特点，提出了评估分类能力的新指标：最优超平面可靠度β。详细探讨了β的下界和置信区间的估算方法，以及如何根据样本数据有效估计这些指标。实验结果验证了β的下界估计和置信区间的合理性。

一切关于编译和向量化查询，你一直想了解但又不敢问的内容，现在被深入分析了。

分析了现有的精确数输入和区间数输出回归算法存在的问题，并提出了基于支持向量机的区间数回归建模方法。该方法将支持向量机从精确数回归推广到区间数回归建模，展示出在小样本训练集下良好的泛化性能，有效避免了现有算法中可能出现的下界大于上界的问题。以连续退火生产过程中冷却段出口带钢温度预测为例，仿真结果表明该算法的有效性。

matlab 的 FFFB-空间神经网络代码，挺适合搞神经动力学建模的朋友们。里面 C 代码和 Matlab 脚本配合得还不错，效率蛮高。要跑起来呢，先别忘了用mex编译几个核心 C 文件，比如EIF1DRFfastslowSyn.c和spktime2count.c。每个图对应一个仿真脚本，比如Simulation_FigX.m，还有一套画图脚本MakeFigureX.m，也都分得清清楚楚，结构上还挺方便找的。主力函数是RF2D3layer.m，跑起来用的是 mex 加速的积分器，模拟大规模神经网络响应，挺适合看低维共享变异性这种问题。有个demo.m做两层网络示例的，跑一遍思路就通了。还配了