说明：通过高斯核密度估计计算多元变量之间的互信息熵。
高斯核估计 density-estimation 互信息核 核估计 变量互信息
说明：这是一个有关parzen窗估计的代码，用来估计概率密度函数。采用了方窗、指数窗、高斯窗函数三种核函数，附有matlab程序。
高斯核函数 高斯核估计 核密度估计 指数窗函数
说明：以为高斯和密度估计，使用高斯核的非参数密度估计方法，对样本进行概率密度估计，程序中给出了窗宽的估算公式。
核密度 matlab-窗宽 非参数核估计 高斯概率 概率核密度
高斯 密度 高斯核
说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...
matlab 估计 密度 变量
说明：给定样本点，采用高斯核密度估计，求出概率密度分布函数。
样本点 核密度 核密度估计KDE 点密度 KDE-散点
说明：代码用于估计关联维数。包括G-P算法(corrint.m)，高斯核关联算法(gka.m) 和Judd算法(judd.m)
estimator dimension 关联维 Gaussian-kernel judd-ofelt
说明：高斯过程回归和分类程序。精彩的工作方案。 简单的一维回归运动计算中两种不同方式： 一例无噪声与立方相关模型 一例嘈杂平方欧几里得相关模型 在这两种情况下，模型参数估计使用的最大似然原理。 数字说明高斯过程模型，以及其形式的点态...
matlab
说明：应用背景local_normalize局部归一化算法，uniformizes图像的局部均值和方差。LN = local_normalize（IM，Sigma1 sigma2）输出局部归一化图像的影响使用局部均值和标准差估计分别为sigma1和sigma2高斯核。关键技术描述本演示说明了一个本地标准化...
matlab 局部 正规化
说明：预测蛋白质的结构是重要的生物化学由于三维结构可以从被发现在二级结构确定局部褶皱。此外，了解蛋白质的三级结构可以帮助确定他们的功能。本文的目的是比较性能的神经网络（NN）和支持向量机（SVM）预测的62个球状蛋白质的初级序列的二级结构。对于每一个神经网络和支持向量机的，我们创造了六个二进制分类器区分类...
matlab 神经网络 预测 利用 支持 结构 向量 蛋白质
