《统计学习方法》是2012年清华大学出版社出版的图书，作者是李航。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。
标签： 统计 NLP Data Science
上传时间： 2018-12-05
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Matlab自带的一些统计模型数据包，可作为机器学习仿真数据
上传时间： 2020-03-11
上传用户：胡梦meng
Matlab自带统计模型数据，可用来进行仿真分析
上传时间： 2020-03-11
上传用户：胡梦meng
《统计学习方法》李航第二版，机器学习，人工智能必备基础书籍 内容简介：统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank 算法等。本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
上传时间： 2021-09-01
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（1）介绍了模拟电路故障诊断技术发展和现状，对现有的主要诊断方法以及近年来先进的神经网络理论和技术以及数据融合技术在模拟电路故障诊断领域中的应用进行了简单的论述（2）对神经网络方法的基本原理及其在模拟电路故障诊断中的优势进行了详细的介绍，包括神经网络的分类和神经网络的学习规则。详细说明在电路故障诊断中应用最广泛的BP神经网的设计、训练和测试方法，并对一个两级RC耦合放大器电路例进行了测试、神经网络训练和诊断。（3）介绍了数据融合技术的概念、优缺点、基本方法及其在各个领域的应用情况。然后对于数据融合具体方法，着重研究了 Bayes统计融合方法Dempster-Shafer证据理论融合方法以及模糊集理论融合方法。最后采用基于待定系数法的隶属度构造法以及模糊融合的方法对实例电路进行了故障诊断。（4）提出了一种新的利用包含元件直流特性信息的静态工作点电压和包含元件交流特性信息的不同频率激励下输出电压峰值与输出电压峰值的比值两类信息进行数据融合诊断的方法，保证故障信息量的同时降低了获取难度，应用模糊数学的理论，通过模糊变换将两类故障信息通过两个神经网络诊断得出的故障求属度进行决策层的数据融合，较好的解决了了单神经网络诊断信息量不足，由于电路元件互相影响而产生的故障诊断不确定性的问题以及待融合故障信息隶属度获取困难的问题，使得诊断准确率得到较为明显的提高本文提出的基于数据融合和神经网络的方法可以实现对模拟电路的故障进行准确实时快速诊断，具有一定的实用价值。关健词：模拟电路；数据融合；神经网络；模糊集理论
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
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随着科学技术的发展和现代战争的需要，数据融合作为一门新兴交叉学科，在近年来得到了广泛关注和快速发展，而关于雷达情报处理的研究和应用也日益受到重视。现代战争中，指挥、控制通信和情报系统面临着严峻的挑战。在多雷达情报处理系统中，采用数据融合技术，提供更加实时、准确的情报是现代战争的迫切需求。论文正是围绕这一需求展开的，研究了雷达情报数据融合系统的误差校正和航迹关联问论文较为系统地介绍了数据融合的概念、研究意义、国内外发展状况及其应用，并讨论了数据融合的模型、结构及关键技术论文针对多雷达情报处理系统中的系统误差问题，研究了四种误差校正方法。文研究了密集目标环境中的航迹关联问题，对多传感器数据关联的方法进行了分类，并针对多雷达情报处理系统这个分布式系统，研究了分布式数据关联方法。运用0-1整数规划法建立了密集目标环境的规划模型函数并求解应用在多雷达数据融合软件中，使航迹关联达到了极好的效果，为开发多雷达数据融合软件提供了技术支持。关键词：雷达情报，数据融合，数据关联，误差校正，航迹关联，0-1整数规划现代战争中，新型作战飞机机动性能强，具有隐身特性，加上电子对抗的战场环境，传统雷达情报处理系统已应付不了多目标，高密度的空情要求。为了适应新军事变革要求，在未来信息化战争中雷达能够给出准确的信息情报，雷达情报处理系统在改善硬件条件的同时，开发运用数据融合新技术，从根本上改善雷达情报质量已然成为当务之急数据融合一词最早出现在七十年代末期，是从军事CI系统中提出的，它与信号处理、计算机技术、概率统计、图像处理和人工智能学科密切相关，是一门新兴发展起来的交叉学科。
上传时间： 2022-03-18
上传用户：wangshoupeng199
《统计信号处理基础：估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
标签： 信号处理
上传时间： 2022-04-14
上传用户：1208020161
激光探测技术是激光技术的一个最重要的方面。激光由于具有高亮度和方向性、单色性好等特点，因此在国防和民用领域中正发挥着越来越重的作用。脉冲激光探测技术作为激光探测技术的一种方式，正在成为世界研究的热点。本文以激光雷达为研究背景，在通过增大接收系统口径提高回波信号信噪比的前提下，从理论和实验上研究了脉冲激光回波信号特性对探测性能的影响。在理论和设计方面，本文首先对几种激光探测技术进行深入的研究。对脉冲激光测距中回波信号进行分析，并建立信噪比测距方程，在此基础上，推导回波信号功率和系统噪声公式。定量分析了接收系统三种主要的噪声，并从接收系统出发，研究接收口径和接收视场对探测信噪比的影响，在设计上，采用大口径物镜以提高回波信号强度，采用雪崩光电二极管（APD）作为光电探测器件，通过干涉滤光片和视场光阑降低系统背景噪声以提高回波信号信噪比。前置放大电路采用跨导放大电路结构，有效地对APD所输出的微弱电流信号进行放大。在实验方面，通过大量的实验和实验数据，研究了回波信号幅值和测距误差以及测距不确定度的关系，发现回波信号幅值越大，系统的测距误差和测距不确定度越小。研究了脉冲激光回波信号的幅值和上升时间的统计分布。分析了测距系统带宽对于系统探测概率和漏测率的影响，发现过小的系统带宽会使系统探测特性发生恶化。最后，对信噪比和探测概率的关系做了实验研究。本文的研究对脉冲激光探测理论有一定的完善作用，对后续系统的研制和探测指标的改善有很好的参考价值。
上传时间： 2022-06-20
上传用户：得之我幸78
代码跑出来的概率统计问题；程序员的概率统计开心辞典；开放数据集，全代码攻略。现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。站在时代浪尖上的程序员只有具备统计思维才能掌握数据分析的必杀技。本书正是一本概率统计方面的入门图书，但视角极为独特，折射出大数据浪潮的别样风景。作者将基本的概率统计知识融入Python编程，告诉你如何借助编写程序，用计算而非数学的方式实现统计分析。一个趣味实例贯穿全书，生动地讲解了数据分析的全过程：从采集数据和生成统计量，到识别模式和检验假设。一册在手，让你轻松掌握分布、概率论、可视化以及其他工具和概念。
上传时间： 2022-06-21
上传用户：XuVshu
本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。
标签： python
上传时间： 2022-06-21
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