最小二乘支持向量機matlab工具箱

D. 最小二乘法在matlab中怎麼實現啊

matlab中用最小二乘擬合的常用函數有polyfit（多項式擬合）、nlinfit（非線性擬合）以及regress（多元線性回歸）。自變數有個或以上時，應變數一個，可以使用的有nlinfit和regress，線性時用regress，非線性時用nlinfit。對於進階matlab使用者還有更多的選擇，如擬合工具箱、fit函數、interp系列插值擬合等等。

具體介紹一下regress

regress雖然名義上只能做線性回歸但是可以把x^2等非線性量作為一個額外自變數做計算，因此在一些特殊情況下也可以做非線性擬合。

以matlab自帶的數據為樣本，示例代碼如下：（%後面的是注釋）

clc;clear;

load carsmall%此數據樣本matlab自帶

x=Weight;y=Horsepower;z=MPG;%取這3個變數作為擬合對象，x、y自變數，z應變數

plot3(x,y,z,'p');

hold on;

c=ones(length(x),1);

b=regress(z,[x,y,c]);%純線性擬合 模型z=b(1)*x+b(2)*y+b(3)

[X,Y]=meshgrid(linspace(1500,5000,10),linspace(40,240,10));

C=ones(10);

mesh(X,Y,b(1)*X+b(2)*Y+b(3)*C);

grid on;

b=regress(z,[x.^2,y.^2,x.*y,x,y,c]);%添加非線性項進行擬合

figure

plot3(x,y,z,'p');

hold on;

mesh(X,Y,b(1)*X.^2+b(2)*Y.^2+b(3)*X.*Y+b(4)*X+b(5)*Y+b(6)*C);

grid on;

E. matlab中用最小二乘支持向量機怎麼建模

LSSVM工具箱里自帶了一個用戶指南說明 不過是英文版的 看那個就差不多了 ！

F. matlab最小二乘法工具箱在哪找不到

這些在matlab的幫助文件里都有說明的，直接在help菜單里搜RMSE就找到了，而且那幾個統計量都在

G. 遺傳演算法的matlab程序優化最小二乘支持向量機是怎麼運行的

遺傳演算法優化可以參考書籍《matlab智能演算法三十案例分析》

你的採納是我前進的動力，還有不懂的地方，請繼續「追問」！！
如你還有別的問題，可另外向我求助；答題不易，互相理解，互相幫助！

H. 求助半監督最小二乘支持向量機的MATLAB程序

支持向量機 1 簡介 支持向量機基本上是最好的有監督學習演算法了。最開始接觸SVM是去年暑假的時候，老師要求交《統計學習理論》的報告，那時去網上下了一份入門教程，裡面講的很通俗，當時只是大致了解了一些相關概念。這次斯坦福提供的學習材料，...

I. 最小二乘支持向量機工具箱如何使用

用LIBSVM工具箱抄，它是由台灣襲大學林智仁（Chih-Jen Lin）等開發和設計的，它是一個簡單、易於使用並且快速有效的SVM軟體工具包，可以解決C-支持向量分類（C-SVC）、v-支持向量分類（v-SVC）、分布估計（one-class SVM）、e-支持向量回歸（e-SVR）