python3的sklearn库中有偏最小二乘法. 可以参见下面的库说明:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_decomposition.PLSRegression.html 对下面的程序进行改写,可以在python3中运行了 程序来源:来源:https://blog.csdn.net/li_huifei/article/details/78467689 经过修改可以在python3上运行 我的数据A.cs…

@author:Andrew.Du 声明:本文为原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/duye/p/9031511.html,谢谢. 一.前言 1.目的: 我写这篇文章的目的,是想用最简洁的语言阐述清楚何为偏最小二乘分析,以及到底应该如何应用这个在数学建模应用中备受青睐的模型.在此之前,你应该已经学过线性代数.高等数学等基础课程,并了解过诸如主成分分析(PCA).多元线性回归等简单的数学模型,如果线性代数高等数学的知识已经还给老师,那么建议你重温一下.在正式讲解偏最…

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL…

初识机器学习算法有哪些? 机器学习无疑是现在数据分析领域的一个重要内容,凡事从事IT工作领域的人都在平时的工作中或多或少的会用到机器学习的算法. 机器学习有很多算法,不过大的方面可分为两类:一个是学习的方式,一个是算法的类似性. 学习方式: 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要的学习方式.将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法…

典型关联分析(Canonical Correlation Analysis,以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一.比如我们拿到两组数据,第一组是人身高和体重的数据,第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据.那么我们能不能说这两组数据是相关的呢?CCA可以帮助我们分析这个问题. 1. CCA概述 在数理统计里面,我们都知道相关系数这个概念.假设有两组一维的数据集X和Y,则相关系数$\rho$的定义为:$$\rho(X,Y) = \frac{cov(X,Y)}{\sqrt{D(X)}\…

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型…

Paper阅读总结Day1 1.Convolutional Neural Networks For Facial Expression Recognition 文章思想 简单的一篇关于表情识别的文章,运用简单的CNN结构,在文章中对比了深层次的网络结构和浅层次的网络结构的效果,同时将前向的最后一层特征与自己手动提取的Hog特征做了特征融合,并重新训练一个全连接层,得到的效果与不用特征融合效果一致. 文章使用数据集 Fer2013 Database,通过浅层次和深层次的横向对比与 加入hog与不加…

典型相关性分析(CCA) https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/78824216 典型关联分析(Canonical Correlation Analysis,简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一.比如我们拿到两组数据,第一组是人身高和体重的数据,第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据.那么我们能不能说这两组数据是相关的呢?CCA可以帮助我们分析这个问题. 虽然相关系数可以很好的帮我们分析一维数据的相关性,但是对于高维数据就不能直接…

目录 1. 优势杂交育种预测 2. GS育种原理与模型算法 岭回归和LASSO回归 贝叶斯方法 GBLUP和RRBLUP 偏最小二乘法 支持向量机/支持向量回归 其他方法 3. 模型预测能力验证 4. 局限性 基于数学建模的杂交种预测的一些假设: 影响因素 5. 展望 1. 优势杂交育种预测 杂交育种:选育优良纯合亲本,再进行亲本配组. 杂种优势与亲本间的遗传差异有关,前人通过遗传标记计算亲本间的遗传距离.但遗传距离和杂种优势的相关性只能在一定程度上定性地评价杂交组合的表现,并不能定量地预测表现…

https://www.cnblogs.com/BlogOfMr-Leo/p/8627311.html                      [用的是库函数] https://blog.csdn.net/deramer1/article/details/79055281                     [这个是自己编写的函数] 最小二乘法适用于对处理的一堆数据,不必精确的经过每一点,而是根据图像到每个数据点的距离和最小确定函数. 最小二乘法逼近的最简单的例子是根据一组观测值对(x1,…