说明：最小二乘回归分析算法，高斯白噪声的生成程序，有小波分析的盲信号处理。
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...
说明：高斯过程回归模型，适用多维数据，适当的修改就可以用于自己的数据，预测精度很高，类kriging模型
说明：到达过程是的泊松过程，该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),高斯白噪声的生成程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，最小二乘回归分析算法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。
说明：线性自适应滤波和传统非线性方法的基本概念。接着介绍核自适应滤波的数学基础-再生核希尔伯特空间理论。此处着重强调了核自适应滤波器是一个通用的函数逼近器、在自适应过程中无局部极小值而仅需要合理的计算资源。其次，本书研究了核自适应滤波系列中最简单的核最小均方算法。其三，介绍了核仿射投影算法，具体包括四个类...