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Nr_C
- 书是针对工程上常用的行之有效的算法而编写的C语言函数程序集，在第一版的基础上作了修改和扩充。书中包括了近几年出现的许多新算法。全书分为数值计算与非数值计算两部分。其中数值计算部分的内容包括：线性代数方程组的求解、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、非线性方程与方程组的求解、插值、数值积分、常微分方程（组）的求解、拟合与逼近、数据处理与回归分析、极值问题、数学变换与滤波、特殊函数、随机数的产生、多项式与连分式函数的计算、复数运算；非数值计算部分的内容包括：排序、查找、图形模式下读写屏幕象点、基本
C_algorithm_program
- 本书是针对工程上常用的行之有效的算法而编写的C语言函数程序集，包括了近几年出现的许多新算法。全书分为数值计算与非数值计算两部分。其中数值计算部分的内容包括：线性代数方程组的求解、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、非线性方程与方程组的求解、插值、数值积分、常微分方程（组）的求解、拟合与逼近、数据处理与回归分析、极值问题、数学变换与滤波、特殊函数、随机数的产生、多项式与连分式函数的计算、复数运算；非数值计算部分的内容包括：排序、查找、图形模式下读写屏幕象点、基本图形操作、汉字操作等。
Cchangyongsuanfa
- C常用算法程序集 针对工程上常用的行之有效的算法而编写的C语言函数程序集，在第一版的基础上作了修改和扩充。书中包括了近几年出现的许多新算法。全书分为数值计算与非数值计算两部分。其中数值计算部分的内容包括：线性代数方程组的求解、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、非线性方程与方程组的求解、插值、数值积分、常微分方程（组）的求解、拟合与逼近、数据处理与回归分析、极值问题、数学变换与滤波、特殊函数、随机数的产生、多项式与连分式函数的计算、复数运算；非数值计算部分的内容包括：排序、查找、图形模式下
numerical_value_calculate
- 计算机常用数值计算算法与程序(C++),主要用于科学计算中的复数运算，多项式与连分式计算，矩阵运算，矩阵特征值与特征向量的计算，线性方程组求解，非线性方程(组)求解，插值，数值积分，常微分方程(组)求解，数值拟合与逼近，数据处理与回归分析，极值等。
pca_regression.rar
- 基于主元分析的多元线性回归程序,输出回归系数，主元贡献率和拟合误差,multiple linear regression using pca
shujunihechazhi
- Matlab的数值拟合和插值方法介绍，内有程序说明和算法介绍。主要对最小二乘，线性回归作了介绍-Matlab Numerical fitting and interpolation methods introduce, within the descr iption of the procedures and algorithms have introduction. Mainly on the least-squares, linear regression was introduced by
nihehuigui
- 在VC环境下，分别采用线性回归和逐步回归两种算法对算例数据进行拟合，并给出拟合结果，程序完整-In the VC environment, respectively, linear regression and stepwise regression algorithm to two kinds of examples of data fitting, and gives fitting results, integrity of the process
classical_algorithm
- Matlab 经典算法的程序集锦，包含线性回归、数据拟合、方程求解、画图-Matlab classical algorithm of the program highlights, including linear regression, data fitting, equation solving, drawing, etc.
A-linear-regression
- 一元线性回归中，主要计算拟合优度（相关系数平方）、计算标准误差、计算F统计量、计算截距的t统计量、计算DW统计量等，以及借助回归分析程序包计算回归系数并估计检验统计量。-A linear regression, the main computing goodness-of-fit (correlation coefficient Square), calculation of standard error, calculation of F statistic, t statistic calc
TreeRegression
- 树回归：对复杂的关系建模。一般可以分为两种，一种是回归树，一种是模型树， 主要的区别在于对于叶节点的建模方式，回归树使用分段常数，模型树使用线性回归方程。 可以使用剪枝技术对于可能过拟合的树进行剪枝，剪枝一般分为预剪枝和后剪枝。 回归树和模型树都是2元树，每次总是选择最好的分割方式，分成两部分。 这个是自己写的Python语言的CART树回归程序，基本实现了其原理，注释比较多。-Tree Regression: modeling of complex relationshi
gcbgvhxi
- 插值与拟合，解方程，数据分析，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，进行逐步线性回归，是信号处理的基础，鲁棒性好，性能优越，已调制信号计算其普相关密度，实现了对10个数字音的识别程序一个很有用的程序。- Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis, Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging simulation target, Stepwise linear regression