Nonlinear least square fiitings

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。

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

LMfit-py 概述 LMfit-py提供了最小二乘最小化例程和类，并提供了一种简单，灵活的方法来参数化模型以拟合数据。 LMfit是一个纯Python软件包，因此易于从源代码安装或通过pip install lmfit进行pip install lmfit 。 如有疑问，意见和建议，请使用。 对于已知问题和错误报告，鼓励在GitHub Issues中使用错误跟踪软件。 在创建问题之前，请阅读 。 参数和拟合 LMfit-py提供了最小二乘最小化例程和类，并提供了一种简单，灵活的方法来参数化模型以拟合数据。 命名参数可以固定固定或自由调整，也可以固定在上下限之间。 另外，可以将参数约束为其他参数的简单数学表达式。 为此，程序员定义一个Parameters对象，一个增强的字典，其中包含命名参数： fit_params = Parameters() fit_params['amp']

O2PLS分析的代码以及O2PLS得分图，全部载荷图 前15个载荷图代码

Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares

偏最小二乘算法（Partial Least Squares，PLS）是一种常见的多元线性回归算法，MATLAB在R2008a版本已经加入了PLS算法的实现函数。 该代码把偏最小二乘算法（Partial Least Squares，PLS）的回归应用整理为“读取数据-训练模型-数据预测”的形式。

lpc matlab代码语音压缩最小二乘法 最小二乘音频和语音压缩线性预测编码（LPC） 这是设拉子大学线性代数课程的MATLAB项目，由Hamed Masnadi-Shirazi博士在2016年Spring学期授课。 项目指南也包括在内。

GSL 的参考论文之一 for multidimensional root finding 适合学数值分析或计算方法的朋友们参考。

基于图的LS图的SLAM优化 基于图的SLAM最小二乘图优化算法的实现。 内容： ->优化过程伪代码 ->包含算法所需的图形顶点和边数据的文件夹 >算法所需的函数 >图表示和优化算法所需的类 >从Data文件夹中读取数据，构建图形，执行优化算法，绘制结果 结果：