2020年11月17日 · Use the method of least squares to fit a linear regression model using the PLS components as predictors. Use k-fold cross-validation to find the optimal number of PLS …

2019年6月24日 · 区间偏最小二乘法（Interval Partial Least Squares, iPLS）是一种针对偏最小二乘法（PLS）的改进算法，特别适用于处理光谱数据中的特征波段选择问题。 i PLS 旨在解决 …

2024年4月8日 · 偏最小二乘回归 （Partial Least Squares Regression, PLSR）是一种统计学和 机器学习 中的多元 数据分析 方法，特别适用于处理因变量和自变量之间存在多重共线性问题的 …

偏最小二乘回归（英語： Partial least squares regression ， PLS回归）是一种统计学方法，与主成分回归有关系，但不是寻找响应和独立变量之间最小方差的超平面，而是通过投影预测变量 …

2023年11月11日 · Partial Least Squares (PLS) is a variable reduction technique used for modelling relationships between multiple independent and dependent variables. To perform a …

Another dimension reduction method that we can use to regularize a model is Partial Least Squares Regression (PLSR). Before we dive deep into the nuts and bolts of PLSR, we should …

2024年5月8日 · R^{2} indicates the amount of variance in the endogenous latent variable explained by its independent latent variables. （ R^{2} 表示由其独立潜变量解释的内源潜变量 …

2023年1月17日 · Use the method of least squares to fit a linear regression model using the PLS components as predictors. Use k-fold cross-validation to find the optimal number of PLS …

2020年11月17日 · Use the method of least squares to fit a linear regression model using the PLS components as predictors. Use k-fold cross-validation to find the optimal number of PLS …

2018年12月3日 · 在近红外光谱分析领域，偏最小二乘法（Partial Least Squares，简称PLS）是一种广泛采用的多变量统计分析技术。PLS方法能够高效处理复杂的光谱数据，并建立光谱特征 …