matlab 偏最小二乘法代码偏最小二乘法 (PLS)、基于核的潜在结构正交投影 (K-OPLS) 和基于 NIPALS 的 OPLS 基于Yi Cao实现的PLS回归算法： 基于 的 K-OPLS 回归算法。 基于 R 包的 OPLS 实现，使用 NIPALS 分解循环。 安装 $ npm i ml-pls 用法 import PLS from 'ml-pls' ; var X = [ [ 0.1 , 0.02 ] , [ 0.25 , 1.01 ] , [ 0.95 , 0.01 ] , [ 1.01 , 0.96 ] , ] ; var Y = [ [ 1 , 0 ] , [ 1 , 0 ] , [ 1 , 0 ] , [ 0 , 1 ] , ] ; var options = { latentVectors : 10 , tolerance : 1e-4 , } ; var pls = new PLS ( options ) ; pls . train ( X , Y ) ; // assuming that you created Xtrain, Xtest, Ytrain,

句法： P = polyfix(xi,yi,x0,y0,m) 此函数拟合通过 (x0, y0) 固定点的多项式。 (xi, yi) 是要拟合的数据点。 它将给出 P = [P1,P2,P3,...,Pm,Pm+1] 的结果向量，对应于以下多项式： y = P1 x^m + P2 x^(m-1) + ,..., + Pm x + Pm+1 请注意 xi 和 yi 必须是一维向量。 此版本尚不支持多维数据。

程序中比较复杂的部分一个是傅里叶级数展开的方程组生成—通过源数据作最小二乘拟合；另一个是用高斯消元法解这个方程组，得到傅里叶级数的系数。

使用C#的Mathnet类库实现最小二乘法非线性拟合 作者:linbor tinka

采用C#语言，利用最小二乘法算法对二元多次曲线系数拟合

递推最小二乘法 原理 过程 以及推导

使用python对机器学习的最小二乘法进行训练误差和测试误差的分析；参考书籍李航《统计学习方法》

matlab 最小二乘法代码 该项目是研一上学期做的多新息最小二乘辨识算法的终版答辩文件 其中mils.m是多新息最小二乘辨识方法的MATLAB源码，AM_mils_01.m文件是辅助模型多新息最小二乘法MATALB源码，compare_ls_mils.m是进行最小二乘法和多新息最小二乘法的比较 项目代码的具体结果可以看仓库中的ppt和doc文件，两文件均做了较详细的说明

最小二乘法，比较理论，很详细具有实用性。适合数学专业的。

最小二乘法是常用的曲线拟合方法。 但是对于一些特殊的函数，由于全局逼近，传统的最小二乘法很难得到足够的精度。 移动最小二乘（MLS）可以通过局部逼近拟合任何可微函数。 在这里我分享MLS3D包！