最小二乘支持向量机matlab工具箱

D. 最小二乘法在matlab中怎么实现啊

matlab中用最小二乘拟合的常用函数有polyfit（多项式拟合）、nlinfit（非线性拟合）以及regress（多元线性回归）。自变量有个或以上时，应变量一个，可以使用的有nlinfit和regress，线性时用regress，非线性时用nlinfit。对于进阶matlab使用者还有更多的选择，如拟合工具箱、fit函数、interp系列插值拟合等等。

具体介绍一下regress

regress虽然名义上只能做线性回归但是可以把x^2等非线性量作为一个额外自变量做计算，因此在一些特殊情况下也可以做非线性拟合。

以matlab自带的数据为样本，示例代码如下：（%后面的是注释）

clc;clear;

load carsmall%此数据样本matlab自带

x=Weight;y=Horsepower;z=MPG;%取这3个变量作为拟合对象，x、y自变量，z应变量

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

hold on;

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

b=regress(z,[x,y,c]);%纯线性拟合 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]);%添加非线性项进行拟合

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机怎么建模

LSSVM工具箱里自带了一个用户指南说明 不过是英文版的 看那个就差不多了 ！

F. matlab最小二乘法工具箱在哪找不到

这些在matlab的帮助文件里都有说明的，直接在help菜单里搜RMSE就找到了，而且那几个统计量都在

G. 遗传算法的matlab程序优化最小二乘支持向量机是怎么运行的

遗传算法优化可以参考书籍《matlab智能算法三十案例分析》

你的采纳是我前进的动力，还有不懂的地方，请继续“追问”！！
如你还有别的问题，可另外向我求助；答题不易，互相理解，互相帮助！

H. 求助半监督最小二乘支持向量机的MATLAB程序

支持向量机 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材料，...

I. 最小二乘支持向量机工具箱如何使用

用LIBSVM工具箱抄，它是由台湾袭大学林智仁（Chih-Jen Lin）等开发和设计的，它是一个简单、易于使用并且快速有效的SVM软件工具包，可以解决C-支持向量分类（C-SVC）、v-支持向量分类（v-SVC）、分布估计（one-class SVM）、e-支持向量回归（e-SVR）