案例法

变量太多搞不定？那你得看看这个变量聚类法的例子。工程里用的是 ANSYS Workbench，讲得还挺细，尤其是怎么根据相关系数来做变量之间的相似性这块，实用性高。嗯，如果你也经常被一堆变量绕晕，那这个案例真的值得花点时间看看，思路清晰，公式也配得全，关键是还能直接套用。

功效系数法的企业大数据案例，挺适合你拿来参考算法建模的。按上限值、下限值搞一套评分体系，再加权平均，比起拍脑袋定权重，靠谱多了。而且每个指标怎么来的也有说法，适合做经营评估、管理决策的。 功效系数法的评分逻辑挺清晰的：先定好每个指标的满意值和不允许值，比如像客户满意度，满意是 90，不允许是 60，那就有分值区间可以操作。再根据数据去算功效系数，都归一到 0 到 1 之间。 再妙的是，它不是单看一个指标，而是把所有指标得分按权重做加权平均。你可以自定义权重，比如销售额占比高一点，员工满意度轻一点，灵活度挺高的。适合多维度的企业经营。 我翻了几个参考链接，有几个还不错的案例： 企业经营数据实例

通过案例分析，展示费舍尔判别法 (LDA) 和贝叶斯判别法从数学理论到计算机模型以及计算的完整过程。区别于直接调用 R 语言包，本实现相当于重写了判别法，深入剖析算法细节。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

分箱法是一种数据平滑技术，它通过将相邻数据点分组到“箱”中来实现。每个箱的深度代表其中包含的数据点数量，而箱的宽度则表示该箱所覆盖的值的范围。

利用级数公式1+1/2²+1/3²+...+1/n²的和等于π²/6，通过计算该级数的和并进行变形，即可近似计算π值。由于计算机运算有限，所得π值仅为近似值。

牛顿法在 MATLAB 中的实现

zn法matlab代码 本项目提供目标感知深度跟踪（TADT）方法的Matlab实现代码，以及图形绘制代码。 主要内容 TADT跟踪器代码 图形绘制代码 (即将推出) 引用 如果您发现该代码对您的研究有所帮助，请引用以下出版物： 李欣，马超，吴宝元，何振宇，杨明-。在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的会议记录中，2019年。 Bibtex： @inproceedings {TADT，作者= {李新和马，赵和吴，宝源和何，振宇和杨明H}， title = {可识别目标的深度跟踪}， booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议}，年= {2019} } ## 联系

Hadoop案例分享-纯案例无答案。以下为详细案例内容，适合进行Hadoop相关学习和实践。

利用已有的4个基站的测距数据，分别使用不同的算法（基于TOA的三边法和最大似然法，基于TDOA的Fang，Chan，Taylor，Friedland）计算移动台的位置坐标。读者可以修改为自己的测距数据，实现未知节点的定位。