LS-LAMBDA方法是一种整数最小二乘估计方法，用以解算GNSS精密相对定位整周模糊度

matlab最小二乘法进行曲线拟合（源码+注释） 特别详细介绍了多项式拟合（代码+运行截图）。

基于正则化加权最小二乘框架的低对比度超声层析成像图像重建

采用最小二乘双支持向量机(LSTSVM)进行情感识别，针对LSTSVM模型的惩罚系数及核函数参数难以确定的问题，使用改进的萤火虫算法（MFA）来优选LSTSVM的各项参数，使分类器取得最优的性能。基于脑电、皮肤电、肌电和呼吸4种模态的生理信号，使用该算法进行情感识别，并与使用标准LSTSVM和粒子群LSTSVM算法的识别结果比较。仿真分析表明，提出的MFA-LSTSVM算法识别准确率更高，需要的训练时间更短。

普通最小二乘法（ordinary least squares, OLS）是线性回归预测问题中一个很重要的概念，在 Introductory Econometrics A Modern Approach (Fourth Edition) 第2章 简单回归模型 中，花了很详细的篇幅对此作出介绍。

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用Python做最小二乘拟合

数据拟合，最小二乘，正交最小二乘，卡尔曼拟合加权最小方差拟合全部可以运行

matlab精度检验代码（这是manpage.txt的Markdown启用版本，它描述了InvGN ...） ## INVGN-高斯-牛顿反演-1.0版。 西雅图华盛顿大学应用物理实验室的安德鲁·甘斯（Andrew Ganse）撰写。 华盛顿大学（C）2015，通过3条款BSD许可。 有关完整的许可证声明，请参阅LICENSE.txt。 INVGN计算Tikhonov正则化的Gauss-Newton非线性迭代反演，以解决以下阻尼非线性最小二乘问题： minimize ||g(m)-d||^2_2 + lambda^2||Lm||^2_2 For appropriate choices of regularization parameter lambda, this problem is equivalent to: minimize ||Lm||_2 subject to ||g(m)-d||_2<delta (where delta is some statistically-determined noise threshold) 并且： minimize ||g(m)-d||_2

该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20，000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本，以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。