qq_36818328的博客

偏最小二乘回归是一种新型的多元统计数据分析方法，它与1983年由伍德和阿巴诺等人首次提出。近十年来，它在理论、方法和应用方面都得到了迅速的发展。密西根大学的弗耐尔教授称偏最小二乘回归为第二代回归分析方法。偏最小二乘回归方法在统计应用中的重要性主要的有以下几个方面：（1）偏最小二乘回归是一种多因变量对多自变量的回归建模方法。（2）偏最小二乘回归可以较好地解决许多以往用普通多元回归无法解决的问题...

支持向量机支持向量机 支持向量机是用来干嘛的？     一、支持向量机原理（SVM）1、线性回归原理 线性回归就是试图找到一条直线，让每个点在沿Y轴方向到该直线的距离越短越好。即它们之间的距离的平方和最小。设该直线为：y=wx+b; 则线性回归表达式为：∑（wxi+b-yi）^2=J(w,b) 线性回归模型...

插值与拟合一、插值方法1.分段线性插值将两个点用线连起来形成的一条折线就是分段线性插值函数。In（x），其满足In（xi）=yi，且其在每个相邻区间 [xi,xi+1]上是线性函数。用In（x）计算插值时，只用到x左右两个节点，计算量与节点个数无关。但节点个数越多，插值误差越小。2.拉格朗日插值多项式3.样条插值 样条函数：具有一定光滑性的分段多项式成为样条函数。具体地说，是给定区...

线性规划问题求解一般会有一个总的公式，总的公式由两个决策变量表示，形如：Z=X+Y，并且，决策变量又由2到3个及以上环境因素约束形成约束条件（可在题干中寻找）建模基本步骤：1.将总的公式表达式写出2.将题中的约束条件一一找出，并用决策变量转换成表达式的形式3.敲代码其中f为总的公式中，决策向量的系数矩阵（经过转制后的列矩阵）；A与Aeq都是在约束条件中决策向量的系数（A是不等式的，Ae...

非线性规划问题一、非线性规划问题数学模型：总的公式：min f(x),约束条件:Ax<=b;Aeqx=beq;c(x)<=0;ceq(x)=0;lb<=x<=ub;Matlab中计算非线性规划问题的命令函数：[x,fval]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)其中，x0为x的初始值，fun为f...

数学建模整数规划问题决策变量部分或全部被限制为整数范围内的规划成为整数规划。一、0-1型整数规划决策变量xj的取值仅为0或1；约束条件为：0<=xj<=1且xj为整数。1.相互排斥的约束条件在对决策变量的约束中，其约束条件是相互排斥的，不能同时存在，此时则需要引入0-1变量y让它乘以M（极大的数）分别加到两个约束条件的右侧，这样就可以将两个互相排斥的约束条件关联起来并且不破...