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Regpyrim
- 使用最小二乘支持向量机对多维pyrim数据进行回归，需要下载最小二乘支持向量机工具箱。-use of least squares support vector machines for multidimensional data pyrim return need to download least squares support vector machines toolbox.
ridgeregresssvm
- 最小二乘支持向量机岭回归函数,可以进行预测和分类-least squares support vector machine regression function Ridge, forecasts and classification
denoise_kpca
- 最小二乘支持向量机岭回归函数,可以进行预测和分类-least squares support vector machine regression function Ridge, forecasts and classification
BDK-SOMPLS
- 有监督自组织映射-偏最小二乘算法(A supervised self-organising map–partial least squares algorithm),可以用语多变量数据的回归分析-supervised self-organizing map - Partial Least Squares (A supervised self-org anising map - partial least squares algorithm) , terms of the multi - var
nihe
- 简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。
预测
- 数据预测算法，主要是一元n次方程的回归预测实现。* 预测分析--本算法只适用于有明显线性趋势的数据 * 默认为一元二次曲线方程法 * * 本程序主要涉及有两个算法 * 1．用最小二乘原理找到线性方程组的系数和常数。 * 2．解线性方程组 * 本程序在解线性方程组中，由于考虑到收敛性问题未采用迭代法，而是采用Gauss-Jordan消去法来解决。-data prediction algorithm is mainly one yuan n equation forecast to achieve
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- MATLAB程序， 半参数线性回归模型的最小二乘核估计 半参数线性回归模型的最小二乘正交序列估计。-MATLAB program, semi-parametric linear regression model of least squares kernel estimation Semiparametric least squares linear regression model orthogonal sequence estimation.
lssvm
- 一个简单的lssvm程序，用与最小二乘的回归预测-A simple ls svm program, with the least-squares regression
cd4ef1.ZIP
- 具有NA误差项的多元回归模型中最小二乘估计的强相合性With NA errors in the multiple regression model of strong consistency of least square estimate-With NA errors in the multiple regression model of strong consistency of least square estimate
LS-SVMLab-v1.7(R2006a-R2009a)
- matlab中的ls-svm工具包，是最小二乘支持向量机算法，可用于解决非线性的回归问题。-ls-svm tool in the Matlab package, least squares support vector machine algorithm can be used to solve nonlinear regression problems.
libsvm-3.12
- matlab中的libsvm工具包，是smo支持向量机算法，可用于解决非线性的回归问题。区别于最小二乘支持向量机。-Matlab libsvm Kit is to smo support vector machine algorithm that can be used to solve nonlinear regression problems. Different from the least squares support vector machine.
program-of-support-vector-machine
- matlab中的标准svm程序源码，用于解决线性的回归问题，不能用于解决非线性，区别于最小二乘支持向量机。-svm program source code, standard Matlab is used to solve linear regression problems, can not be used to solve nonlinear, different from the least squares support vector machine.
LS_SVMlab
- 最小二乘支持向量机MATLAB实现源代码，可以用于模式识别以及回归-Least squares support vector machine MATLAB source code, can be used for pattern recognition and regression
ls_AR
- 时间序列分析，采用了最小二乘（LS）与自回归(AR)的组合模型，并用MATLAB将其实现-Time series analysis, using a least-squares (LS) and autoregressive (AR) model combination and its implementation using MATLAB
lssvm_regression
- 最小二乘支持向量回归模型 直接输入训练集和测试样本即可-Least squares support vector regression model direct input training set and test samples
LS
- 最小二乘的直线与曲线的拟合，以及利用matlab编程时多元线性回归-least square
5826
- 一个师兄的毕设，最小二乘回归分析算法，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。( A complete set of brothers, Least-squares regression analysis algorithm, Dual-line interpolation FFT harmonic analysis kaiser windows.)
PLS模型样本分类matlab代码
- 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很 多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归 建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分 析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以 同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些 信息。
lasso
- 线性回归里的最小二乘估计，以及应用坐标下降的岭回归和Lasso的回归的python实现(Ridge regression and Lasso regression)
ga-pls
- GA-PLS, GA GA-PLS,遗传-偏最小二乘回归算法(GA-PLS, GA GA-PLS,GA-PLS, GA GA-PLS,)