OLS算法
当前话题为您枚举了最新的OLS算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
OLS算法排序回归器
OLS算法用于求解最小二乘问题，通过从矩阵A中选择最佳r个回归器，找到最优解。同时返回向量ind中最佳回归量的索引。
Matlab
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2024-05-26
matlab_ols_regression_homework
MATLAB作业，关于OLS的回归，是二元一次方程的回归。
Matlab
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2024-11-03
快速高效的多元OLS回归分析Matlab开发详解
这个函数利用给定的回归变量在Matlab中执行标准的多元OLS回归。回归变量应为列向量，观察值应在行中提供。回归结果包括模型的系数、估计值和残差，分别存储在单独的矩阵中。与Matlab提供的标准回归代码相比，它具有更快的运行速度，并且在一个全面的位置提供更多信息，使用户可以轻松访问所需的所有信息。该函数无需额外安装统计工具箱即可运行。此外，它还提供了异方差一致的标准误差（White 1980），并且未来将进一步扩展以支持滚动窗口回归分析。
Matlab
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2024-08-11
Matlab和Python神经网络OLS学习在蛛网模型中的实现
这个存储库包含Matlab和Python中使用神经网络进行OLS学习的代码，适用于蛛网模型。Matlab代码分别是'cobweb_ANN.m'（使用线性激活函数）和'cobweb_ANN_2.m'（使用Sigmoid激活函数），Python代码分别是'cobweb_ANN_P.py'（线性激活函数）和'cobweb_ANN_P_2.py'（Sigmoid激活函数）。所有代码都使用 'Shocks_var.txt' 和 'w_lag.txt' 两个数据文件，确保结果的可比性。
Matlab
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2024-09-28
探秘算法世界：解读《算法导论》
作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。
算法与数据结构
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2024-05-27
智能算法遗传算法、蚁群算法、粒子群算法的多版本实现
智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。
Matlab
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2024-07-19
分治算法
美赛可能会用到分治算法，代码如下。
算法与数据结构
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2024-04-30
算法精粹
算法精粹
数据结构
数组
链表
栈
队列
树
图
算法
排序
搜索
动态规划
回溯
分治
算法与数据结构
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2024-05-12
Pagerank 算法
运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法，数据集源于 web-Google.txt 文件。
Hadoop
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2024-05-13
Apriori算法
Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。
算法与数据结构
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2024-05-13