5广义线性模型01.mp4

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Skyrme模型扩展了一个称为BPS-Skyrme项的六性导数项和一个称为宽松束缚势的排斥势项。 模型的很大一部分参数空间都针对4-Skyrmion（与氦4原子核相对应）进行了研究，并着重于保持尽可能

在本文中，我们讨论了超对称sigma模型中存在的精确超对称的推广。 这些概括是通过使超对称变换参数取决于字段来进行的。 值得注意的是，超对称有效动作是通过与广义超对称变换相关联的雅可比矩阵自然出现的。

我们表明，存在一个简单的Kazakov多临界单矩阵模型的概括，该模型在模型的各个多临界点之间进行插值。 关联的多临界电势采用具有重尾的幂级数形式，导致该电势及其导数在实轴处被削减，并在Kazakov的

机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课

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本资源为线性回归的PPT讲义，通俗易懂。主要讲述了什么是线性回归，最小二乘估计法，方差分析，以及模型的评估与选择等。

线性回归模型；方差分析；协方差分析；混合效应模型；矩阵论预备知识；多元正态分布；参数估计；假设检验。可作为高等院校数学科学系、数理统计系或统计系、生物统计系、计量经济系等有关学科的高年级本科生、硕士或

线性模型是机器学习领域的基础模型之一，理解其原理和应用对学习更复杂的模型至关重要。本资源将深入浅出地介绍线性模型的核心概念、算法推导、代码实现以及常见应用场景。获取方式：私信获取