核递归最小二乘 核递归最小二乘算法的 Julia 实现 KRLS 是一种快速高效的在线核回归算法。KRLS 一次处理一个样本的数据，并构建一个训练点字典，用于逼近函数。 Y. Engel、S. Mannor 和 R. Meir，“内核递归最小二乘算法”，IEEE Transactions on Signal Processing，vol。52，没有。8，第 2275-2285 页，2004 年。

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

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代码很齐全，包括用 最小二乘支持向量机进行参数优化，曲线拟合等

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空气质量预测 近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此，控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测，我们已经实现了五个回归模型主成分，偏最小二乘法，留一维CV的主成分，留一维CV的偏最小二乘，多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好，满意，中，差，非常差和严重”。 为了预测AQI桶，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Lo​​gistic回归和K最近邻和K最近邻。 来自印度不同城市的空气质量数据集，具有留一法交叉验证的PLS模型。

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偏最小二乘法教程 详细介绍了偏最小二乘的用法

偶尔我会看到解决很多非线性最小二乘问题的请求，所有这些问题都有相同的模型，但数据集不同。 简单的答案是循环，或者您可以使用并行计算解决方案。 但是，您也可以使用优化工具箱求解器中内置的功能 - 允许您使用块对角雅可比矩阵并行解决许多小问题。 例如，假设要求您估计模型的系数y = a1 + a2*exp(a3*x) 这是使用任何非线性回归工具解决的简单问题。 （我推荐我自己的 fminspleas，也在 File Exchange 上。）但是假设您有 10000 组数据，那么您需要求解 10000 组参数？ 您可以只使用循环，但循环并不总是解决问题的最有效方法。 batchpleas 是解决这个问题的工具。 它通常允许吞吐量提高一个数量级，而无需任何并行处理工具箱。 例如，我在包含的演示中提供的示例在将一组 10000 条曲线拟合到数据时显示了 13-1 的加速，每个曲线都有 3 个要估计