自举方法

当前话题为您枚举了最新的自举方法。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。

基于增强型快速自举法的ICA统计推断
此MATLAB工具包实现了S. Basiri、E. Ollila和V. Koivunen于2017年发表在《信号处理》期刊上的论文“ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法”中提出的引导方法。论文详细信息:S. Basiri, E. Ollila, V. Koivunen. ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法. 信号处理, 卷. 138, 2017, 第53-62页, 2017年3月.如果在您的出版物中使用此工具包,请引用上述论文。
Ibootci双侧自举置信区间的MATLAB开发
函数文件:ibootci自举置信区间 ci = ibootci(nboot, bootfun, ...) 计算 bootfun 计算的统计量的95%迭代(双)引导程序置信区间。 nboot 是一个标量,或最多两个正整数的向量,表示第一次和第二次引导的重复样本数。 bootfun 是用@指定的函数句柄,或表示函数名称的字符串。第三个及后面的输入参数是数据(列向量),用于创建 bootfun 的输入。 ibootci 通过从列向量数据参数(必须具有相同大小)的行中采样来创建每个第一级引导程序。两侧区间的标称中心覆盖被校准,以通过引导迭代和插值实现二阶精确覆盖。然后使用 bootstat 的经验累积分布函数的线性插值来构建两侧置信区间。整个过程中使用的重采样方法是平衡重采样。 nboot 中第一和第二个引导程序复制样本集的数量的默认值分别为5000和200。 ci = ibootci(
Matlab开发简单重复和嵌套交叉验证与自举抽样文件夹生成
Matlab开发:简单重复和嵌套交叉验证与自举抽样文件夹生成。管理和设置折叠以及分层嵌套RxK CV和bootstrap折叠。
图像分类方法
空间金字塔模型对图像进行划分,分别提取各子块特征,赋予不同权重。三层模型下,划分等级0权重1/4,等级1权重1/4,等级2权重1/2。该模型有效描述图像的空间信息。 数据分类算法包括最大熵、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。
Close方法解读
Close方法用于终止与数据源连接,释放连接所占用的系统资源。虽然该方法关闭Connection对象,但并未释放对象本身,因此关闭后的Connection对象可再次通过Open方法打开,无需重建。
Sybase 备份方法
Sybase 系统提供了多种备份方法,其中一种是使用 sp_addumpdevice 命令创建备份设备。 以下是创建备份设备的步骤: 使用 sp_addumpdevice 'disk', '转储设备名', '物理文件名' 命令创建备份设备。 注意:在第一次使用该设备备份之前,指定的物理文件不需要存在,Sybase 会自动创建。
因子旋转方法
正交旋转:最大化每个因子载荷平方和的方差,简化载荷矩阵。 斜交旋转:因子含义清晰,允许因子相关。
Execute 方法详解
Execute 方法可用来执行查询、SQL 语句、存储过程或文本等,为您提供多样化的数据库操作选择。
dbvisualizer破解方法
如何有效破解dbvisualizer?下面介绍一种可行的解锁策略。
Matlab数值方法改进的欧拉方法代码示例
这是一些关于Matlab数值算法的代码示例,展示了改进的欧拉方法的应用。