常用的一些函数的拟合算法，包括多项式、指数、对数和幂函数等；可以设置截距、权重，不依赖第三方库，跨平台运行。

广义Pareto分布(generalized Pareto distribution，GPD)是统计分析中的一个极为重要的分布．对基于广义 Pareto分布的若干个样本分位数进行了研究．首先，求解具有较高精度的形状参数的参数估计；其次，得出广义 Pareto分布位置参数及尺度参数的近似广义最小二乘估计．本方法简单易行，对形状参数的存在条件没有限制，通过Monte Carlo模拟验证了该方法具有较高的精度．

该压缩文件中是非线性最小二乘优化问题的matlab代码，把里面的代码添加到matlab中的路径中，直接运行就可以了。

# Matlab 的 Umeyama Shinji Umeyama 在 1991 年提出了一种快速而简单的算法 [1] 来估计点云的旋转和平移以匹配相应的点。 这对于图像配准任务或使用双帧中的测量值校准两个坐标系非常有用。 该论文可以从斯坦福大学下载[2]。 该存储库包含作为 Matlab 函数的算法的直接实现。 它链接在 Mathworks Matlab Central 平台上。 ＃＃ 用法只需将该文件添加到您的 Matlab 路径并使用您的点集以 [3xn] 格式调用它。 请注意，点对应是基于两个点集的顺序； 因此两个矩阵必须具有相同的维度。 输出是一个 [3x3] 旋转矩阵和一个 [3x1] 变换向量： - **[R, t] = umeyama(X, Y)** *将点 Y 与点 X 匹配的变换估计* - **[R, t] = umeyama(X, Y, true)** *相同的输

A Fractionally Spaced Adaptive Decision Feedback Equalizer Using the Square Root Recursive Least Squares Algorithm

根据给定 x 轴断点向量的实验 (x,y) 数据生成一维查找表 (LUT) 最佳（具有连续性约束的最小二乘意义）y 轴点。 请注意，应选择 x 轴断点，以便每个 bin 都有足够的数据点进行正确估计。 请参阅 lsq_lut_piecewise_test.m 以获取（合成）实验数据点的示例。 不需要工具箱。 % LSQ_LUT_PIECEWISE 一维插值的分段线性插值（查表） % YI = lsq_lut_piecewise( x, y, XI ) 获得最优（最小二乘意义） % 用于线性插值例程的向量。 % 目标是找到 Y 给定 X 函数的最小化% f = |y-interp1(XI,YI,x)|^2 % ％ 输入％x测量数据向量% y 测量数据向量% XI 一维表的断点% ％ 输出% YI 一维表的插值点% y = interp1(XI,YI,x) %

用MATLAB编写的正交最小二乘算法函数

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

偏最小二乘法(PLS)介绍偏最小二乘法是一种多元统计数据分析方法,于1983年由S.Wold和C.Albano等人首次提出。

应用matlab实现的高等数理统计最小二乘估计源码 Matlab implementation of higher application of mathematical statistics source least squares estimation