目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42

本文主要介绍一种用C语言来实现最小二乘法曲线拟合的方法。

一个封装好的移动最小二乘法类，可以直接调用里面得函数接口

最小二乘法在MATLAB中实现

最小二乘法的控制台实现，给出一系列的点坐标，能够通过这段代码拟合成一段直线，算出斜率和截距，给出方程式 static bool fnCalculateLineKB(ref List mapFoldList, ref double fk, ref double fb) { double fmX = 0.0; double fmY = 0.0; double fmXX = 0.0; double fmXY = 0.0; double fn = 0.0; if (0 == mapFoldList.Count) { return false; } long lCount = mapFoldList.Count; if (lCount < 2) { return false; } fn = lCount; foreach (sAD_PWR iter in mapFoldList) { fmX += iter.fAD; fmY += iter.fPWR; fmXX += iter.fAD * iter.fAD; fmXY += iter.fAD * iter.fPWR; } if (Math.Abs(fmX * fmX - fmXX * fn) < 0.000001) { return false; } fk = (fmY * fmX - fmXY * fn) / (fmX * fmX - fmXX * fn); fb = (fmY - fmX * fk) / fn; return true; }

matlab非线性最小二乘法拟合问题的matlab代码对于matlab的学习很有帮助

基于Excel表格（可以有多个Sheet），要拟合的X和Y值 是某一列（列可以自己选择），拟合方法基于最小二乘法的多项式拟合（多项式的次方数可以自行选择暂时支持2~6次方拟合），

今天小编就为大家分享一篇Python 普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

结合Hough变换与改进最小二乘法的直线检测

针对已有的对曲面进行局部拟合方法中窗口半径选取难的问题,提出了一种使用移动最小二乘法进行全局曲面拟合的新方法。该方法充分利用最小二乘法形函数多阶连续的特点,能够保持在较高拟合精度的前提下获得深度图像曲面多阶连续的拟合结果,这种拟合结果为计算深度图像的曲面特性提供了便利。利用真实的深度图像进行数值实验,计算结果说明了该方法的有效性。