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pls1
- 利用matlab来编程的计算机程序，以用来计算最小偏二乘回归用。-Using matlab to program the computer program, to be used to calculate the minimum use of partial least squares regression.
lssvm-regression-code
- 基于LSSVM的最小二乘支持向量机回归程序，预测地基沉降，单因变量LSSVM回归算法 -lssvm the program，least squares support vector machine, easy to use
svm-confidence-interval
- lssvm 最小二乘支持向量机回归模型置信区间预测, 简单易用,易懂易学-least squares support vector machine
up381
- 包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，能量熵的计算，PLS部分最小二乘工具箱。- Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Energy entropy calculation, PLS PLS toolbox.
LSSVMlabv1_8_R2006a_R2009a
- 多输入多输出最小二乘支持向量机，多输入多输出最小二乘支持向量回归机，-lssvm，Multi-output least-squares support vector regression machines
qungiesen
- matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合。- matlab implements five gray correlation degree computing model, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Least-squares algorithm to fit a three-dimensional
nuqqy
- 包括回归分析和概率统计，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合。- Including regression analysis and probability and statistics, esprit algorithm signal frequency interference can be assessed Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane.
支持向量机故障诊断及控制技术
- 有支持向量机分类和回归的代码，以及最小二乘支持向量机的代码。(support vector machine)
code
- 对于单输入单输出的系统（Single input single output，SISO）常采用最小二乘方法辨识系统的参数。最小二乘参数估计是一个经典的方法，概念简明，适应范围广，来源于数理统计的回归分析，它能提供一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的模型，在一些情况下，可得到与极大似然法一样好的统计效果，并能很方便地与其它辨识算法建立关系。在一定条件下，最小二乘法参数估计法有最佳的统计特性，即一致的、无偏的和有效的结果。本代码主要关于使用递推最小二乘辨识方法与增广最小二乘辨识方法辨识模型参数，
LS_SVMlab
- 最小二乘支持向量机lssvmMATLAB代码可以实现分类和回归处理(Least squares support vector machine lssvmMATLAB code can be achieved classification and regression processing)
lssvm
- 最小二乘支持向量机回归，四个插入数据分别为训练输入、训练输出、测试输入、测试输出。工具包+程序(Least squares support vector regression (SVM), the four inserted data are training input, training output, test input and test output)
LSSVMlabv1_8_R2009b_R2011a
- 最小二乘支持向量机，功能（实现回归预测和分类）(least squares support vector machine)
LSSVMlabv1_8
- 最小二乘支持向量机matlab工具箱，可用于分类回归预测等。(Least squares support vector machine)
chapter25
- 各类分析代码，可实现最小二乘普通回归的比较(Principal component regression)
DeepLearning
- 包括几个数值计算的python代码，其中包括数值推理、最小二乘和逻辑回归的代码(The Python code that includes several numerical calculations)
拟合
- 多个函数的曲线拟合，里面统计有最小二乘、非线性回归(Curve fitting for multiple functions)
feature-selection-master
- 最小冗余最大相关性（MRMR）（MRMR.M） 需要外部库。详情请见MRMR。下载一个更新版本的互信息工具箱 偏最小二乘（PLS）回归系数（ReGCOEF.m） 使用MATLAB统计工具箱中的PLSReress ReliefF（分类）和RReliefF（回归）（ReleFracePr.M.） 从Matlab STATS工具箱中包装Releff.m。这是Matlab R2010B以后提供的。 ReliefF的另一个选择是使用ASU特征选择工具箱中的代码。这使用WEKA
itoolbox
- 协同区间偏最小二乘 siPLS算法是 N rgaard等对其提出 的 iPLS方法的改进, 其基本算法步骤如下:(1)对原始谱图进行 预处理;(2)在全谱范围内建立全局偏最小二乘模型, 即上节的 模型;(3)在整个光谱区间采用 iPLS建立多个等窗口宽度的子 区间, 假设为 n个;(4)在每个子区间上建立偏最小二乘法模型, 即可得到 n个局部模型;(5)以交叉验证时的均方根误差 RMSE 值为各模型的精度衡量标准, 比较全光谱模型和各局部模型的 精度;(6)组合精度最高的局部子区间
LSSVM
- 最小二乘支持向量机，用于进行函数的回归分析(Least squares-Support Vector Machine,Used for regression analysis of functions)
alglib-3.14
- ALGLIB提供以下功能： 线性代数(直接算法、求解器、EVD/SVD) 快速傅里叶变换 数值积分 内插 线性和非线性最小二乘拟合 优化 常微分方程 特殊功能 统计 (描述性统计, 假设检验) 数据分析(分类/回归，包括神经网络) 的多个精确版本线性代数, 内插和优化算法(使用MPFR浮点计算)