使用fortran的最小二乘拟合,X1,X2,X3为参数，Y为对应行值

最小二乘支持向量机(LS-SVM)作为一种新颖的人工智能技术,已越来越广泛地运用于各个学科领域该文阐述了最小二乘支持向量机的主要思想和基本算法;结合统计学习理论和算例分析了模型参数对模型精度、复杂度和计算量等的影响,为模型参数的确定提供了理论参考；还提出了最小二乘支持向量机的一种改进算法,通过工程实例对比了基于改进算法和原算法的最小二乘支持向量机模型的性能。算例表明该改进算法可以有效地提高模型的整体性能,便于模型在工程上推广使用。

介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。

偏最小二乘partial least squares（PLS）的matlab代码实现，整理为matlab函数，方便实用。

1.简介 自适应迭代加权加权最小二乘（airPLS）算法不需要任何用户干预和先验信息，例如检测到的峰。 它在拟合的基线和原始信号之间迭代地更改和平方误差（SSE）的权重，并使用先前拟合的基线和原始信号之间自适应地获得SSE的权重。 该基线估算器可以快速灵活地拟合基线。 2.安装 2.1 MATLAB版本 在计算机上安装MATLAB 6.5或更高版本。 从此下载，解压缩并享受它。 2.2 R版本 通过利用R包“ Matrix”中稀疏矩阵的优势，我们实现了Whittaker平滑器和airPLS算法的稀疏版本。 现在，airPLS 2.0的速度比airPLS 1.0快100倍以上。 使用以下R脚本从github安装airPLS R版本 install.packages( ' devtools ' ) library(devtools) httr::set_config( httr::c

VB2015编写最小二乘法拟合回归程序含源码可绘图进行比较

matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)数据分析报告论文（附代码数据）

CUDA中最小二乘的共轭梯度 这是用于稀疏矩阵的的CUDA实现。 CGLS解决了问题 minimize ||Ax - b||_2^2 + s ||x||_2^2, 通过使用（CG）。 与仅将CG应用于法线方程相比，它在数值上更稳定。 该实现支持实值和复值矩阵，CSR和CSC格式以及单精度和双精度的任意组合。 另外，可以使用用于计算Ax和A^Tx抽象运算符来代替稀疏矩阵。 ＃＃＃＃表现 CGLS在Nvidia Tesla K40c上中的两个最大的非平方矩阵上运行。 矩阵名称 尺寸 非零 Iter。 时间 时间/（iter * nnz） 吉安.mesh_grid （230k，9k） 85万 794 0.52秒 0.77纳秒 JGD_GL7d.GL7d18 （200万，150万） 3600万 77 3.7秒 1.3纳秒 〜U [-1，1] （1M，950k） 250M

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将简单的解释与大量的实际示例结合起来，提供了一种创新的线性代数教学方法。 不需要先验知识，它涵盖线性代数的各个方面-向量，矩阵和最小二乘