用于在非负约束下拟合最小 suqares 回归问题的函数。 Lawson & Hanson 方法的优化版本

线性回归 这是以下技能的锻炼。 Kotlin（以前有一些Java组合） 最小二乘近似（线性回归） 线相交 JetPack数据绑定 路径/线图 路径/线 使用绘画类渲染接触点和回归线（超过2个点） 最小二乘近似 我们确定最接近数据点且误差最小的线。 该代码在下面引用的数值分析文本的第8.1章中定义。 正交线 点到线的最短距离始终是正交的。 我们可以使用以下坡度截距公式找到每个交点。 Kotlin 这是Kotlin练习（带有一些以前的Java类），并且使用了数据绑定。 笔记 该代码库无法处理以下失败情况。 旋转-没有执行任何保留点或重新渲染的操作。 排序-点“不”排序； 因此从左->右触摸屏幕（添加点）！ 参考 数值分析，第5版，Burden，第8.1章，第436-442页离散最小二乘近似 Adobe Flex中的练习演示

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。

拉曼光谱分析技术具有快速响应、非接触、检测限制小、灵敏度高的优点，广泛应用于生产生活的众多领域。然而实际测得的原始拉曼光谱总会有不同程度的基线漂移，严重影响光谱分析的有效性和准确性。针对现有基线校正方法容易造成估计基线偏低、校正后光谱抬升的问题，提出了一种基于局部对称重加权惩罚最小二乘（LSRPLS）的基线校正算法，该算法在非对称惩罚最小二乘的基础上，使用softsign函数引入局部对称加权的思想，对光谱中无谱峰的基线区域赋予相近的权重，并通过迭代调整估计基线的权重。在模拟和实际拉曼光谱上分别进行了验证。实验结果表明：LSRPLS基线校正算法不仅能对不同类型的光谱基线进行校正，而且与现有的基线校正方法相比，具有更高的准确度和稳定性。基线校正后的光谱在主成分空间上的聚集度得到提升，模型的分类准确性明显提高，说明LSRPLS算法在去除基线的同时，能够保留光谱的有效信息，为拉曼光谱的进一步分析提供了依据。

地震走时层析成像反演LSQR程序 单元数：9  12 单元边长：3.0  5.0m 参数：速度（km/s) 单边激发单边接收 (左发右收) 数据：12  12

matlab最小二乘支持向量机（lssvm）工具箱的实例

本章介绍偏最小二乘回归分析的建模方法；通过例子从预测角度对所建立的回归模型进行比较

常用的一些函数的拟合算法，包括多项式、指数、对数和幂函数等；可以设置截距、权重，不依赖第三方库，跨平台运行。

广义Pareto分布(generalized Pareto distribution，GPD)是统计分析中的一个极为重要的分布．对基于广义 Pareto分布的若干个样本分位数进行了研究．首先，求解具有较高精度的形状参数的参数估计；其次，得出广义 Pareto分布位置参数及尺度参数的近似广义最小二乘估计．本方法简单易行，对形状参数的存在条件没有限制，通过Monte Carlo模拟验证了该方法具有较高的精度．

该压缩文件中是非线性最小二乘优化问题的matlab代码，把里面的代码添加到matlab中的路径中，直接运行就可以了。