马克斯·普朗克
当前话题为您枚举了最新的 马克斯·普朗克。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。
层次分析matlab代码的软件改进——马克斯·普朗克钢铁研究所的创新
层次分析matlab代码,由马克斯·普朗克科学研究所开发,专为GB丛集设计。该软件集成了ClusterGB Python脚本,通过LAMMPS进行大规模原子/分子并行模拟,特别适用于平面晶界,克服周期性边界条件。此外,与DAMASK软件套件相比,GB代码还引入了深海森堡的机器学习算法和原子探针技术,用于晶界跟踪和晶体学索引。
Matlab
8
2024-09-21
马克斯CMS全新采集功能与多风格模板版本详解
马克斯CMS,即MaxCMS,是一款基于PHP和MySQL开发的内容管理系统,广泛用于创建各类网站,特别是新闻资讯和企业官网等。这一版本集成了多种风格模板和强大的采集功能,能够自动抓取网络上的信息,填充网站内容,大幅提升编辑效率。马克斯CMS还支持多语言、SEO优化和权限管理,具备高度扩展性和定制性。
Access
8
2024-08-16
普朗克定律的黑体辐射模型及Matlab实现
普朗克定律描述了不同温度下黑体的光谱辐射特性,其辐射强度随波长变化的规律。使用Matlab编写了普朗克定律的计算模型,并展示了相应的计算结果。包括两个Matlab代码文件和一个结果文件。
Matlab
8
2024-08-10
马克思Maxcms4.0迅雷看看风格影视站模板
获取马克思Maxcms4.0构建的影视网站模板,风格类似迅雷看看,并附带采集功能,助力快速搭建您的影视平台。
Access
9
2024-04-30
贝叶斯公式与朴素贝叶斯
贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法,它假设特征在给定类的情况下相互独立。
算法与数据结构
10
2024-05-13
MATLAB实现布莱克-斯克尔斯期权定价模型
布莱克-斯克尔斯-默顿期权定价模型(Black-Scholes-Merton Option Pricing Model),通过MATLAB编程实现。
Matlab
5
2024-08-22
朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。它基于贝叶斯定理,假设特征属性之间相互独立。朴素贝叶斯算法易于实现且计算效率高,适用于大数据集的分类任务。
算法与数据结构
11
2024-05-25
贝叶斯判别规则
假设我们有 k 个总体,分别记为 $G_1, G_2,..., G_k$,每个总体都有其对应的概率密度函数 $f_1(x), f_2(x), ..., f_k(x)$,以及先验概率 $p_1, p_2, ..., p_k$。
对于一个新样本 x,我们想要判断它属于哪个总体。根据贝叶斯定理,我们可以计算后验概率:
$$P(G_i|x) = frac{p_i f_i(x)}{sum_{j=1}^{k} p_j f_j(x)}, i = 1,2,...,k$$
其中:
$P(G_i|x)$ 表示给定样本 x 的情况下,样本属于总体 $G_i$ 的概率。
$f_i(x)$ 表示样本 x 在总体
统计分析
12
2024-05-24
贝叶斯网络简介
详细介绍了贝叶斯网络在各个领域的广泛应用及其重要性。从基础理论到实际案例,全面探讨了贝叶斯网络的运作机制和优势。
算法与数据结构
8
2024-07-17
学习贝叶斯网络
贝叶斯网络概述与核心概念####标题解读:《学习贝叶斯网络》这本由Richard E. Neapolitan撰写的书籍是贝叶斯网络统计学方法的重要著作。它不仅适用于统计学专业的学生,也是数据挖掘和机器学习领域研究者们的宝贵资源。 ####描述分析:贝叶斯网络全景本书全面介绍了贝叶斯网络的基础理论及其应用。对于从事数据挖掘或相关领域的学习者来说,《学习贝叶斯网络》是一本不可或缺的参考书籍。其内容详实、案例丰富,有助于读者深入理解贝叶斯网络的基本原理以及如何将其应用于实际问题中。 ####关键知识点详解#####基础概率论- 概率函数与空间:书中首先介绍了概率论的基础知识,包括概率函数的定义、概率
数据挖掘
9
2024-09-16