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。

CSC-791-空间数据挖掘空间/时间数据挖掘代码

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。

AnomalyDetector 是一个用于 MATLAB 环境的非参数异常检测器，可用于进行 时空异常检测。源代码在 Linux 系统下使用 MATLAB R2009b 进行了测试。此工具不依赖于非标准库，除了用于可视化的 tight_subplot.m 函数外，代码所需的所有文件均在工作目录中。数据集位于“数据”文件夹中，其中包含清理和对齐的传感器数据。 要测试 非参数方法，可在工作目录中键入 nonparametric_approach。 要测试 概率方法，则可通过在工作目录中键入 probabilistic_approach。 无论哪种方法，均可在数秒内获得测试结果。

核密度非参数估计的matlab代码ICA-R-估计参考： M. Hallin & C. Mehta (2015)。非对称独立分量分析的R估计。美国统计协会杂志，110(509)，218-232独立分量分析(ICA)是一种多变量统计方法，其中将观察到的信号去卷积或分离为独立的潜在源信号。在ICA模型中，观察到的m向量满足，其中是一个非奇异维混合矩阵，是一个向量，其分量S_k(t)具有成对独立分布（超过t=1,2,...）。ICA的一个主要目标是从观察到的X向量中估计混合矩阵()。将混合矩阵的准确估计的逆应用于观察到的混合X向量允许恢复ICA模型中的源信号。在这个项目中，我们为混合矩阵提出了一个单

2020年12月27日，我们感谢您的评论。给我发电子邮件！雇用我！在过去的几周中，我们一直专注于分类问题。今天，我们要稍微改变一下齿轮，看看回归问题。今天，我们将以一维问题为例，介绍如何定义预测变量和响应变量的基本概念。我们将探讨如何将此问题转化为优化任务，并使用基本算法来解决。因此，回归在一维情况下，就是要在多个点上拟合一条线的过程。这并非新鲜事物。我们有一个x轴和一个y轴，有几个点要处理，我们希望通过某种方式将一条线穿过这些点的中心。那我们该如何做到呢？为何我们需要这样做呢？让我们通过一个小例子来解释。一所常春藤联盟大学收集了关于新生入学的数据，并在一年级结束时记录了每个人的GPA。这就是

EstimHidden是一个专门用于非参数估计的包，适用于以下情况：1. 在观察到Z=X+noise1的卷积模型中估计X的密度；2. 在“变量误差”模型中估计函数b（漂移）和s^2（波动率），其中Z和Y遵循观察模型Z=X+noise1和Y=b(X)+s(X)noise2；3. 在随机波动率模型中估计函数b（漂移）和s^2（波动率），其中Z遵循观察模型Z=X+noise1，并且X_{i+1} = b(X_i) + s(X_i)noise2。对于噪声1的密度，我们考虑高斯（'正常'）、拉普拉斯（'symexp'）和log（Chi2）（'logchi2'）三种情况。

vC++ 源代码输入倒计时时间自动开始倒计时，提供视频教程讲解。