影响向量
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将影响向量映射到新的通用因素组件规模Matlab开发指南
根据冲击类型（致命、非致命或独立），方法指南与NUREG/CR-6268的核管理委员会一致。
Matlab
18
2024-09-22
影响因素探析
从多个视角深入探讨影响因素，为您提供全面深入的分析。
Access
16
2024-05-29
向量的范数求解方法
利用 MATLAB 根据向量的定义和 norm 函数，可以分别计算向量的范数。
Matlab
23
2024-05-01
挖掘影响目标活动模式
通过分析不平衡数据中的影响目标活动模式，有助于找出重要指标。
数据挖掘
11
2024-05-20
支持向量机源代码
支持向量机（SVM）二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上，并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化，可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。
算法与数据结构
12
2024-05-01
快速计算向量相关性
快速相关算法在C语言中高效、稳定地计算两个向量之间的相关性。将其编译为fastcorr.dll后可供Matlab调用。另提供备用函数SLOWCORRELATION，仅供参考，实际计算中效率较低。
Matlab
12
2024-05-12
支持向量机学习系列三
支持向量机学习系列渐进式教程，希望对学习者有帮助！
数据挖掘
22
2024-05-25
支持向量机原理解析
档详细探讨了支持向量机的基本原理，并对其进行了简要分析。支持向量机是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于数据分类和回归分析中。它通过寻找最佳超平面来实现分类，具有良好的泛化能力和高效的计算性能。
算法与数据结构
19
2024-07-16
支持向量机（SVM）应用详解
详细介绍了使用Matlab编写的支持向量机分类器代码，用于模式识别和分类任务。支持向量机作为一种强大的机器学习算法，在各种应用场景中展示出了其高效性和准确性。通过该代码，用户可以深入了解支持向量机在模式识别中的实际应用。
Matlab
17
2024-07-23
生成随机正交向量组利用Matlab开发随机正交向量生成器
编写一个Matlab程序，可以生成一组 m×n 的正交向量。程序的输入是两个标量 m 和 n，其中 n ≤ m。例如，输入 >> get_orthonormal(5,4)，将产生如下正交向量： 0.1503 -0.0884 -0.0530 0.8839 -0.4370 -0.7322 -0.1961 -0.2207 -0.3539 0.3098 0.7467 -0.0890 0.7890 -0.1023 0.0798 -0.3701 -0.1968 0.5913 -0.6283 -0.1585。
Matlab
14
2024-07-31