用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法估计 假设仿真的观测数据 产生，其中 为0均值， 单位方差的高斯白噪声，取n=1,2,....128。 试用TLS，取AR阶数为4，估计AR参数 和正弦波频率；再用SVD-TLS ，估计AR参数 和正弦波频率。 (1)、在仿真中，AR阶数取为4和6。 (2)、执行SVD-TCS时，AR未知。仿真运行至少二十次。

基于最小二乘法的椭圆拟合程序，参考文献：基于椭圆拟合的人工标志中心定位方法

MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题 源程序代码

matlab中实现rls自适应二阶滤波器代码matlab中实现rls自适应二阶滤波器代码matlab中实现rls自适应二阶滤波器代码

此类的具体使用方法见：http://blog.csdn.net/czyt1988/article/details/21743595 在进行曲线拟合时用的最多的是最小二乘法，其中以一元函数（线性）和多元函数（多项式）居多，下面这个类专门用于进行多项式拟合，可以根据用户输入的阶次进行多项式拟合，算法来自于网上，和GSL的拟合算法对比过，没有问题。此类在拟合完后还能计算拟合之后的误差：SSE(剩余平方和)，SSR(回归平方和)，RMSE(均方根误差)，R-square(确定系数)。

Matlab偏最小二乘法用于判,,,别分析

代码中除了用OpenCV3.3库函数进行直线拟合，还自己根据拟合公式写了一个拟合接口函数，两个拟合出来的效果是一样的。

使用C++以及OpenCV实现的最小二乘法的平面拟合，以及应用平面拟合达到的图像背景去除。

多元线性回归模型在社会、经济、技术以及众多自然科学研究领域中巳被广泛使用,某个地区需水量应与该地区多种因素有关故选取浙江省地区的GDP、水库蓄水总量、人均可支配收入、城市绿地面积和工业用水量等5个因素,借助MATLAB软件阐明了多元线性回归模型在东北地区需水量分析中的应用.并通过皮尔森相关性检验、拟合优度检验、F检验、t检验和残差分析的方法对模型进行优化,得到了准确可靠的多元线性回归模型,此楔型具有拟合程度高、简易、直观等优势,为多元线性回归模型在需水量分析中的应用提供了有力参考

对一组数据应用最小二乘法实现分段直线拟合，程序算法参考《最小二乘法分段直线拟合》---谢友宝。工程为在csdn网友ssxiangwang提供的工程基础上改进，原工程只能拟合出一条直线，该文能够根据数据自适应计算拟合直线条数，拟合出直线。 工程使用vs2013编译，我用08实验，打开.dsw文件，可以打开工程，读取txt文档，然后将拟合后的直线绘制在坐标系中，下载后请阅读调试总结.txt.工程中含有实例txt. 谢谢ssxiangwang提供的基础。此工程如遇到错误，欢迎联系我，沟通解决问题。