偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法,特别当两组变量的个数很多,且都存在多重相关性,而观测数据的数量(样本量)又较少时,用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。
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numpy复现最小二乘法内含数据集
2022-10-17 09:06:45 2KB numpy复现算法
最小二乘法所用数据.csv
2022-10-15 20:57:48 2KB 最小二乘法所用数据
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使用最小二乘法估计刚体惯性参数,基于: CG Atkeson、CH An 和 JM Hollerbach,“机械臂载荷和连杆的惯性参数估计”,Int。 J. 罗布。 研究,卷。 5,没有。 3,第 101-119 页,1986 年 9 月
2022-10-14 10:51:32 67KB matlab
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主要介绍了Python基于最小二乘法实现曲线拟合,涉及Python基于numpy及scipy库进行曲线拟合操作相关运算技巧,需要的朋友可以参考下
2022-10-14 10:22:16 71KB Python 最小二乘法 曲线拟合
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偏最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。 用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小。 很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。
2022-10-12 16:11:51 1KB PLS-DA 偏最小二乘 偏最小二乘法
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曲线拟合-最小二乘法 论文介绍
2022-10-12 14:05:53 94KB
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线性回归:最小二乘法求解
2022-10-11 12:05:10 629KB 线性回归
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最小二乘法 python代码 附带理论分析在blog中也有。
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此代码实现一维多项式回归方法。 它使用最小二乘法来寻找回归多项式系数。 脚本的输出是多项式回归系数、残差、误差平方和、确定指数以及回归模型和输入数据的图形比较。
2022-10-08 13:21:19 2KB matlab
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