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

solve the least square problem Ax=b using iterative method

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。

为了研究经典的图像最低有效位（LSB）信息隐藏算法在量子计算机上的可行性，提出了量子图像的最低有效位（LSQb）信息隐藏算法。 在本文中，我们专注于彩色数字图像（NCQI）的新型量子表示。 首先，通过设计三个量子位的比较器和一元运算符，提出了基于NCQI的LSQb的合理性和可行性。 然后，提出了具体的LSQb信息隐藏算法，该算法可以实现将秘密量子比特嵌入量子覆盖图像的RGB通道的最低有效量子比特中的目的。 还说明了LSQb信息隐藏算法的量子电路。 此外，通过利用控制交换门来说明秘密提取算法和电路。 我们算法的两个优点是：（1）绝对是盲的；（2）提取秘密二进制量子位时，不需要任何量子测量操作或经典计算机的任何其他帮助。 最后，仿真和比较分析表明了该算法的性能。

套索 概述 这是套索的实现。 拉索[ ] 套索的后裔坐标[J Friedman et al。， ; ] 最小角度回归（LARS）[Efron et al。， ] 有关算法的详细信息，请参见以下用日语编写的博客条目。 经过测试的环境 python == 3.8.3 numpy == 1.18.5 sklearn == 0.23.2