最小二乘支持向量机MATLAB程序（附详细说明） 该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20，000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本，以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。

【预测模型】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测matlab源码.zip

介绍了一种迭代法求不相容线性方程组Ax=b的最小二乘解。该方法描述了在某些条件下，存在一个实数ρ，只要复数γ满足0

超松弛再生matlab代码矩阵IRLS 矩阵迭代加权最小二乘（ MatrixIRLS ），用于低秩矩阵完成。 该资料库包含MATLAB的MatrixIRLS算法实现，该算法在MatrixIRLS上发表的论文中进行了描述。 MatrixIRLS论文所述，MatrixIRLS通过基于最佳权重算子并结合适当的平滑处理的迭代加权最小二乘（IRLS）步骤，使受输入数据约束的矩阵的奇异值的对数总和最小化目标的策略。 该实现使用bksvd的改编或Cameron Musco和Christopher Musco的改编以“低秩+稀疏”格式计算矩阵的奇异值和向量。 该存储库还包含用于低秩矩阵完成的参考算法的集合，请参见下面的列表。 在本文的实验部分中，将MatrixIRLS与这些算法的数据效率（提供的条目很少的性能）和可伸缩性进行了比较。 为了方便用户在文件夹中提供参考算法的实现。 这些实现都只包含作者原始代码的微小修改（以便进行时序实验）。 请参考相应的研究论文和原始实现，以获取标准参数选择的说明。 引文 如果您引用本文或代码，请引用为： @inproceedings{kuemmerleverdun202

基于扩展卡尔曼滤波和加权非线性最小二乘的二维同时定位与映射仿真 蓝色圆圈是机器人的真实姿势，红色圆圈是机器人的估计姿势 两个蓝星是特征的实际位置，两个红星是特征的估计位置 介绍 在Matlab中模拟具有两个要素和一个绕要素1旋转的机器人的2D地图。 （机器人可以观察到两个特征相对于自身的角度和距离）。 使用观察数据和控制数据分别基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和加权非线性最小二乘法（WNLS）来估计机器人的姿态和两个特征的位置（即通过EKF和WNLP解决简单的2D SLAM ）。 （SLAM）：是在构建或更新未知环境的地图同时跟踪代理在其中的位置的计算问题。 先决条件 所有代码仅在 视窗10 1809 Matlab R2018b 不能保证这些代码在其他版本中具有良好的兼容性。 用法 双击F00_Main_EKF.m以运行基于EKF的2D SLAM仿真。 双击F00_Main_NL

建立了一种基于移动最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲线曲 面拟合方法这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进使生成的曲线曲面具 有精度高光滑性好等许多优点详细介绍了移动最小二乘法的原理应用和特点并且给 出了使用移动最小二乘法进行曲线曲面拟合的程序设计流程最后给出了曲线拟合和空间散 乱数据曲面拟合算例将拟合结果与最小二乘拟合结果作了比较分析了MLS 拟合曲线曲 面的光滑性和拟合质量表明了该方法的优越性和有效性

PyTorch套索 用于L1正则化最小二乘（套索）问题的PyTorch库。 该库正在进行中。 欢迎和赞赏的贡献！ 作者：Reuben Feinman（纽约大学） 乍看上去： import torch from lasso . linear import dict_learning , sparse_encode # dummy data matrix data = torch . randn ( 100 , 10 ) # Dictionary Learning dictionary , losses = dict_learning ( data , n_components = 50 , alpha = 0.5 , algorithm = 'ista' ) # Sparse Coding (lasso solve) coeffs = sparse_encode ( data , di

本程序实现了对影像特征点自动提取，利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配，并且引入最小二乘平差，使匹配点精度有所提高。 在搜索点过程中，利用了核线影像特性，对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。 1、使用GDAL库读取影片，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读取。使用GDI绘图。 2、防止大数据量绘图视图闪烁，图片显示采用双缓存技术。 3、保存视图数据为图片文件，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF格式保存。 4、TreeCtrl控件

控制理论类研究生课程，主要用于模型辨识和组合导航等。

matlab lm算法代码lsnn（最小二乘神经网络） 语言：MATLAB 该项目用于非迭代算法开发，该算法主要基于最小二乘法。 以下所有这些算法均基于单隐藏层前馈神经网络（SLFN）结构。 算法列表： ELM（极限学习机），PCA-ELM（主要成分分析），I-ELM（增量），EI-ELM（增强增量），DP-ELM（破坏性简约）和CP-ELM（建设性简约）。 AIL（肛门增量学习） LSM（本地Sigmoid方法） BP（反向传播，LM）matlab包装器。 如何进行所有算法的比较 回归案例：运行runcvreg.m 。 分类案例：运行runcvclass.m 。 要查找超参数：运行hpsearching.m ，您可以将大小写更改为回归或分类。 要总结指标（准确性，＃nodes，时间）：运行`perfsummay.m，您需要手动更改指标-请参阅/阅读代码。