此平滑功能的优点在于它不需要任何参数-它可以自行找到最佳参数。 对于 100 个样本,计算仍然只需一秒钟。 此代码使用高斯核实现 Nadaraya-Watson 核回归算法。 回归的最佳设置是通过封闭形式的留一法交叉验证得出的。 (0)踩踩(0) 所需:9积分 数据结构-二叉树的广度优先遍历 ...
零填充和圆形化一维数据的高斯滤波:该滤波器可以扩展为二维图像平滑滤波器。 内核可以轻松切换。-matlab开发 今生**无缘上传2KB文件格式zipmatlab 这是一个测试高斯滤波器如何处理一组一维数据的程序例如 a=[1 10 1 10 1 10 1] --- 将此用作输入或使用您自己的一维数据此示例使用从维基百科中提取的高斯滤波...
非参数回归广泛应用于许多科学和工程领域,例如图像处理和模式识别。 非参数回归即将估计一个随机变量的条件期望: E(Y|X) = f(X) 其中 f 是一个非参数函数。 基于核密度估计技术,该代码实现了所谓的 Nadaraya-Watson 核回归算法,特别是使用高斯核。 回归的默认带宽来自文