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Logit模型Matlab代码求解系数-AcceleratedCVonMLR_matlab：此MATLAB工具箱可高效地计算...

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简介：
这个MATLAB工具箱提供了一种加速的方法来计算Logit模型中的参数，在执行逻辑回归时大幅提升了计算效率和准确性。 logit模型的MATLAB代码用于求解具有弹性网络正则化的多项逻辑回归的近似交叉验证（AcceleratedCVonMLR_matlab）。这是一个免费软件，您可以根据GNU通用公共许可证第3版或更高版本条款重新分发和/或修改它。详细信息请参阅LICENSE.txt文件。 该程序使用给定特征数据X估计权重向量wV，并计算由弹性网络正则化（L1范数与L2范数）惩罚的多项逻辑回归类Ycode，进而返回近似的留一法估计量（LOOE）及其预测似然误差。所有必需代码位于“例程”文件夹中。 请注意，此程序本身不包含用于求解wV的任何算法；为此，请使用其他分布式程序。 用法： 对于Np(>2)类别的多项逻辑回归， [LOOE,ERR] = acv_mlr(wV,X,Ycode,Np,lambda2) 输入参数: - wV: N*Np维的估计权重向量 - X: M*N维特征数据集 - Ycode：表示对应特征向量所属类别的M*Np维度二进制矩阵 - lambda2: L2范数惩罚系数

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  • Logit模型Matlab代码求解系数-AcceleratedCVonMLR_matlab：此MATLAB工具箱可高效地计算...
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    这个MATLAB工具箱提供了一种加速的方法来计算Logit模型中的参数，在执行逻辑回归时大幅提升了计算效率和准确性。 logit模型的MATLAB代码用于求解具有弹性网络正则化的多项逻辑回归的近似交叉验证（AcceleratedCVonMLR_matlab）。这是一个免费软件，您可以根据GNU通用公共许可证第3版或更高版本条款重新分发和/或修改它。详细信息请参阅LICENSE.txt文件。 该程序使用给定特征数据X估计权重向量wV，并计算由弹性网络正则化（L1范数与L2范数）惩罚的多项逻辑回归类Ycode，进而返回近似的留一法估计量（LOOE）及其预测似然误差。所有必需代码位于“例程”文件夹中。 请注意，此程序本身不包含用于求解wV的任何算法；为此，请使用其他分布式程序。 用法： 对于Np(>2)类别的多项逻辑回归， [LOOE,ERR] = acv_mlr(wV,X,Ycode,Np,lambda2) 输入参数: - wV: N*Np维的估计权重向量 - X: M*N维特征数据集 - Ycode：表示对应特征向量所属类别的M*Np维度二进制矩阵 - lambda2: L2范数惩罚系数
     
  • Logit模型Matlab代码求解系数-BLP:蓝皮书
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    本蓝皮书中提供了基于Logit模型在Matlab环境下求解BLP（Berry, Levinsohn and Pakes）产业组织问题中的参数估计方法及其实现代码，适用于经济学和计量经济学研究。 Logit模型的MATLAB代码用于求解系数是由Berry、Levinsohn和Pakes（1995）提出的随机系数logit需求模型（即BLP）。这是Nevo的MATLAB代码的一个WolframMathematica版本，带有玩具BLP示例。相较于原版，此数学家软件版本在教育上有几个优点：代码更简洁、集中在一个文件中；由于不可变特性，每一步算法都易于单独研究；优化过程不需要雅可比矩阵（即梯度）。关于BLP模型的详细解释可以在相关文献[2]和[3]找到。要运行此程序，请先解压并打开名为BLP_main.nb的笔记本段落件，并确保在同一目录下有blp_import文件夹，该文件夹包含五个.xlsx输入数据文件。在笔记本中选择所有单元格后按Shift+Enter以执行代码。另外一种方法是将BLP_kern.wl放在同一目录下的blp_import内，然后从可见位置运行wolframscript命令来启动程序。
     
  • 基于MATLAB的黑箱模型代码-MATSuMoTo: MATLAB代理模型工具箱
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    MATSuMoTO是用于处理复杂优化问题的MATLAB工具箱，采用黑箱模型方法，为科研和工程领域提供高效的解决方案。 关于黑箱模型的Matlab代码，在这里可以讨论如何编写和实现这类模型的相关技术细节及方法。如果有兴趣了解具体的例子或示例代码，可以通过搜索相关文献和技术文章获取更多信息。
     
  • MATLAB峭度代码-GMM1：一维高斯混合模型的MATLAB工具箱
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    本工具箱提供了一套用于处理一维数据的GMM（高斯混合模型）算法的MATLAB实现，特别适用于峭度分析。用户可利用该工具进行复杂数据分布的建模与分析，支持模型参数估计、聚类等功能。 MATLAB陡度代码gmm1-用于MATLAB的一维高斯混合模型工具箱一维高斯混合模型（gmm1）的计算工具箱。该代码通常很快，但是还有进一步改进的空间（例如，改进的矢量化）。内容包括： - gmm1cdf.m：计算gmm1累积分布函数（cdf） - gmm1ent.m：估算gmm1微分熵 - gmm1max.m：查找gmm1的最大值（模式） - gmm1max_n2.m：对于具有两个分量的gmm1，更快地查找全局最大值（模式） - gmm1moments.m：计算中心矩（平均值、方差、偏度、过量峰度） - gmm1pdf.m：计算gmm1概率密度函数（pdf） - gmm1prod.m：两个gmm1的乘积 - gmm1rnd.m：从gmm1中随机抽取样本（此功能需要改进，建议重新编码） - isgmm1.m：验证是否为gmm1结构 该工具箱是为了特定出版物创建，并在多个研究文献中被广泛使用。
     
  • MATLAB代码的混沌计算工具箱
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    MATLAB代码的混沌计算工具箱是一款专为研究人员与工程师设计的强大软件包，支持对复杂动态系统进行建模、分析及可视化。该工具箱包含了广泛的算法和函数，帮助用户深入探索混沌系统的特性，并提供直观的操作界面以促进创新研究工作。 混沌计算是一个复杂的数学概念，在数学、物理、工程及生物等多个领域有着广泛的应用。它描述了看似无序的随机行为背后实际上遵循着确定性的动力学规则的现象。MATLAB环境下的“混沌计算工具箱”为研究与分析这类现象提供了专门软件，内含丰富函数和工具以帮助用户理解和模拟混沌系统。 MATLAB是MathWorks公司开发的一种高级编程语言及交互式环境，特别适合数值计算和数据可视化。在该环境中，“混沌计算工具箱”通常包含以下几类功能： 1. **混沌模型**：包括洛伦兹系统、Henon映射以及Rössler系统等经典混沌模型，用于模拟和研究各种复杂的动态行为。 2. **参数估计**：提供如最大似然估计与最小二乘法等多种算法来确定混沌系统的精确参数值，并帮助拟合观察数据。 3. **相空间重构**：通过延时嵌入、时间序列重构等方法恢复系统完整动力学信息，便于分析其复杂特性。 4. **分岔分析**：利用分岔图和Poincaré截面工具识别混沌区域及系统的动态转变点。 5. **Lyapunov指数计算**：用于判断系统是否进入混沌状态的关键指标之一，该工具箱提供多种算法进行局部或全局的Lyapunov指数估计。 6. **吸引子绘制**：生成二维轨迹图和三维流形图等可视化结果以直观展示系统的动态特性。 7. **同步与控制技术**：涵盖主从同步、广义同步等多种混沌系统间的协调机制，以及通过反馈控制或滑模控制实现的混沌信号调节策略。 8. **数据预测及处理**：利用时间序列分析方法进行未来趋势预测，并对复杂信号实施滤波和降噪操作以提高信噪比。 实际应用中，“混沌计算工具箱”可用于气象预报、经济建模以及通信系统设计等多个领域。例如，它能够帮助科学家们更好地理解天气系统的动态变化；在加密技术方面，则可以生成伪随机序列增强数据安全性；而在金融市场分析上，通过揭示潜在规律来预测价格波动。 借助MATLAB代码与混沌计算工具箱相结合的方式，用户不仅可以深入研究混沌理论背后的知识体系，也能将其应用于实际问题解决之中。无论是学术科研还是工程实践，“混沌计算工具箱”的掌握对于专业人士而言都具有重要的价值和意义。
     
  • DEA模型MATLAB代码_非期望工具箱_DEA模型代码_MATLAB代码
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    本资源提供基于MATLAB环境下的DEA（数据包络分析）模型非期望产出工具箱源码，适用于效率评估和决策支持系统开发。 同样是DEA模型，这个版本包含了非期望产出的部分。使用时可以直接将数据粘贴到相应位置即可。代码中有详细的注释，非常容易理解。
     
  • L1-PCA工具箱：MATLAB中的高效精确L1-PCA求解器函数-_MATLAB项目
    优质
    L1-PCA工具箱提供了一套高效的MATLAB函数，用于执行L1正交PCA算法，适用于处理噪声数据和异常值。 实现精确高效的 L1-PCA 求解器的 MATLAB 函数集合。L1-PCA 是 PCA/SVD 的抗异常值替代方案。该工具箱为数据矩阵 X（D × N）的 L1-PCA（K 分量）提供函数；K  
  • FAC Viana的MATLAB代理模型工具箱
    优质
    FAC Viana的MATLAB代理模型工具箱是一款专为研究人员和工程师设计的强大软件包，它提供了丰富的函数库以支持复杂的建模与仿真工作。 SURROGATES工具箱是一个用于多维函数逼近和优化方法的通用MATLAB库。当前版本包括以下功能：实验设计（中心复合设计、全因子设计、拉丁超立方体设计、D-optimal 和 maxmin 设计）；代理建模（克里金法、多项式响应面、径向基神经网络和支持向量回归）；误差和交叉验证分析（留一法和k折交叉验证，以及经典错误分析如确定系数、标准误差及均方根误差等）；基于代理的优化算法（高效的全局优化(EGO) 算法）。此外，该工具箱还支持通过安全裕度进行全局敏感性分析和保守替代。安装指南请参阅文档中的相关说明。
     
  • MATLAB上的混沌计算工具箱代码
    优质
    这是一个专为MATLAB设计的混沌计算工具箱的代码集合，包含了实现各种混沌系统模拟和分析所需的功能。 该工具箱包含了混沌时间序列分析与预测的常用方法，包括： 1. 产生混沌时间序列： - Logistic映射：\ChaosAttractors\Main_Logistic.m - Henon映射：\ChaosAttractors\Main_Henon.m - Lorenz吸引子：\ChaosAttractors\Main_Lorenz.m - Duffing吸
     
  • MATLAB地图工具箱
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    MATLAB地图工具箱提供了一系列函数和应用程序，用于创建、显示和分析地理数据。它支持地图投影变换、矢量及栅格数据分析等功能，帮助用户进行高级地理信息系统（GIS）开发与研究。 MATLAB Mapping Toolbox 用户手册提供了详细的指南和示例代码，帮助用户了解如何使用该工具箱进行地理空间数据处理、地图显示以及各种地理信息系统相关的操作。文档中包含了安装指导、功能介绍及详细的应用案例分析，旨在使用户能够充分利用Mapping Toolbox的强大功能来解决实际问题。