基于C语言的最小二乘法直线拟合算法，能较好地对多项式进行直线拟合

了解最小二乘拟合的基本原理和方法，注意与插值方法的区别

最小二乘法，项目开发经验

递推最小二乘法及模型阶次辨识，含有实验报告，可供参考。

点云通过不同的多项式来进行曲线拟合，可以手动设置多项式的次数。

使用奇异值分解来计算涉及希尔伯特矩阵的线性方程组的正则化最小二乘（Tikhonov正则化）和普通最小二乘解并进行比较。 由于 Hilbert 矩阵本质上是病态系统，因此证明了微扰系统上正则化的稳定性。

最小二乘法拟合圆公式推导及matlab实现，具体推导步骤，matlab程序源代码

方便大家使用的最小二乘法曲线拟合的Matlab程序-最小二乘法曲线拟合程序.rar 非常方便用户使用,直接按提示操作即可;这里我演示一个例子: 请以向量的形式输入x,y. x=[1,2,3,4] y=[3,4,5,6] 通过下面的交互式图形，你可以事先估计一下你要拟合的多项式的阶数，方便下面的计算. polytool()是交互式函数,在图形上方[Degree]框中输入阶数,右击左下角的[Export]输出图形 回车打开polytool交互式界面 回车继续进行拟合     输入多项式拟合的阶数   m = 4 Warning: Polynomial is not unique; degree >= number of data points. > In polyfit at 72   In zxecf at 64       输出多项式的各项系数          a = 0.0200000000000001          a = -0.2000000000000008          a = 0.7000000000000022          a = 0.0000000000000000          a = 2.4799999999999973       输出多项式的有关信息 S         R: [4x5 double]        df: 0     normr: 2.3915e-015 Warning: Zero degrees of freedom implies infinite error bounds. > In polyval at 104   In polyconf at 92   In zxecf at 69          观测数据     拟合数据        x         y       yh     1.0000    3.0000    3.0000     2.0000    4.0000    4.0000      3     5     5     4.0000    6.0000    6.0000       剩余平方和            Q = 0.000000         标准误差        Sigma = 0.000000         相关指数           RR = 1.000000 请输入你所需要拟合的数据点，若没有请按回车键结束程序.     输入插值点             x0 = 3     输出插值点拟合函数值   y0 = 5.0000 >> 结果： untitled.fig Figure88.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序 untitled2.fig Figure89.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序

利用总体最小二乘法技术进行误差分析！矩阵分析。

飞机 使用自适应迭代加权加权最小二乘法进行基线校正 它是使用cholesky分解和反向Cuthill-Mckee方法的的javascript实现，用于减少稀疏线性系统的带宽，从而获得快速的基线拟合器。 安装 $ npm install ml-airpls 例子 const airpls = require ( 'ml-airpls' ) ; let y = [ 1 , 1 , 1 , 1 , 3 , 6 , 3 , 1 , 1 , 1 ] ; let x = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] ; var { baseline , corrected , iteration , error } = airpls ( x , y ) ; 执照