最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

层网matlab代码REGALS 通过正则化交替最小二乘法进行小角度 X 射线散射 (SAXS) 混合解卷积的软件包。 它已应用于色谱耦合 SAXS、时间分辨 SAXS 和平衡滴定的数据集。 有关详细信息，请参阅我们的论文 ()。 存储库内容 matlab/ - REGALS 库的 MATLAB 实现 python/ - REGALS 库的 Python 3 实现 demo/ - 用于处理示例数据的笔记本（用于 Python 的 Jupyter，用于 MATLAB 的 Live notebook）。 看 。 license.md - 软件许可证 系统要求 硬件 这取决于数据集的大小。 demo/包含的示例可在台式计算机上快速运行（< 1 分钟）。 软件依赖 MATLAB 实现是在 R2018a（版本 9.4）中开发的。 不需要工具箱。 Python 实现是在 Python 3 中开发的。 REGALS 库需要numpy和scipy 。 演示使用带有h5py Jupyter 笔记本进行数据导入，使用matplotlib进行绘图。 代码已经过以下版本的测试： python ：3.8.3 n

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。

程序中包括常见的BLOB分析，包括灰度直方图实时变换，阈值分割，轮廓跟踪，种子填充，圆心的两种求法，对图像处理的入门者有一定的帮助

曲线拟合的最小二乘法matlab举例，介绍了如何用MATLAB对实验所得数据，运用最小二乘法画出曲线，并计算线性度、非线性误差。

本程序采用最小二乘法原理对两类数据进行分类

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阻尼最小二乘法matlab代码Matlab中的逆运动学 这是我必须在Matlab中实施IK的大学课程。 鉴于这是大学课程，因此可应要求提供代码。 实施视频：

本文提出一种基于极线约束的最小二乘图像匹配方法。该方法利用两幅图像间的极线约束得到多个预匹配点，确定预匹配区域，然后用用最小二乘法获得最佳匹配