非线性最小二乘法((MRQMIN(Levenberg-Marguardt), MRQCOF(evaluation)), FGAUSS(example))

增广最小二乘法是最小二乘法的一种简单推广 只是扩充了参数向量θ和数据向量h(k)的维数 辨识过程模型参数的同时辨识噪声模型 就这种意义上说，可称之为增广最小二乘法 噪声模型参数估计的收敛过程比过程模型参数估计值的收敛速度慢 从实用角度来说，噪声模型阶次不宜取太高 3.4.2 增广最小二乘法原理及算法 增广最小二乘算法的特点

最小二乘法在数学模型建立与检验中的运用.doc

结合C程序，将预处理后的单个汉字图像与原图像进行逐个像素对比以判断读写，描写出原汉字字形。对经过预处理的单个汉字图像进行分析，提出了运用最小二乘法对二值化笔画点进行分组拟合的方法，从分布散乱的像素点中拟合出直线或曲线，画出汉字笔画，并计算相关系数、相关指数、残差及其平方和等参数，评估相关性、回归特性等拟合效果。最后，采用计算坐标平均的方法平整左右上下线，将其矫正成左右边竖直、上下边水平的口字形。

东西不错，对用VB编写工程数据拟合来说有参考价值。

基于移动最小二乘法的曲线曲面拟合适合想学习三维空间曲面问题的同学很有帮助。

函数 LMFnlsq.m 用于在最小二乘意义上找到非线性方程组的超定系统的最优解。 标准的Levenberg-Marquardt算法已由Fletcher修改，并在多年前用FORTRAN进行了编码（请参见参考资料）。 该版本的LMFnlsq是其完整的MATLAB实现，通过将迭代参数设置为选项进行补充。 这部分代码受到 Duane Hanselman 函数 mmfsolve.m 的强烈影响。 函数的调用相当简单，是以下之一： LMFnlsq % 用于帮助输出Options = LMFnlsq('默认'); 选项 = LMFnlsq(Name1,Value1,Name2,Value2,...); x = LMFnlsq(Eqns,X0); x = LMFnlsq(Eqns,X0,'Name',Value,...); x = LMFnlsq(Eqns,X0,Options); [x,ssq]

使用梯度下降法求多元函数的系数并与最小二乘法进行比较梯度下降法的原理和概念梯度下降法求解多元函数的极值梯度下降法求解多元函数的系数最小二乘法求解多元函数的系数比较和总结 梯度下降法的原理和概念 偏导数：就是对函数的两个未知数求微分 然后得到的函数 例如一个函数为y=x12+x22+2x1x2 d(y)/d(x1)=2×1+2×2 d(y)/d(x2)=2×2+2×1 学习率： 也称为迭代的步长，优化函数的梯度是不断变化的，有时候变化很大，有时候变化很小，所以需要将每次的梯度变化控制在一个合适的范围内。 梯度： 梯度其实就是函数的变化率，在多元函数中，梯度变为了向量，有了变化的方向。 梯度的方向

多元函数拟合。如 电视机和收音机价格多销售额的影响，此时自变量有两个。 python 解法： import numpy as np import pandas as pd #import statsmodels.api as sm #方法一 import statsmodels.formula.api as smf #方法二 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D df = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertisin

最小二乘法计算软件,,很好用，可以画图，导入数据