Labview用LM算法非线性拟合，可以实现一组数据的非线性拟合，而不用知道具体的方程系数，我都觉得很烦了，能两句话说完，要那么多废话干嘛

基于MFC的最小二乘法的线性拟合软件的设计

% 此代码拟合对数据集进行线性拟合（使用 y = bx+a），其中每个数据点% 具有不同或恒定的标准偏差。 您的数据应该有三列或两列。 % 第一列应该是自变量 (x) 和第二列% 列应该是因变量（y）。 第三列应包含% 每个数据点的标准偏差。 在你% 不指定第三列，代码给所有分配一个权重% 数据点，这对应于常规线性拟合。 %========== % 投入%========== % 数据 = 3 列； 第 1 列 = x，第 2 列 = y，第 3 列 = 标准开发。 %========== % 输出%========== %Result.slope= b; 拟合坡度%Result.Intercept = a; 拟合截距 %由 Ebo Ewusi-Annan 编码（佛罗里达大学，2011 年） %============ ％参考%============ %1。 Willam H. Pr

数据是1950年到2020年的中国总人口数

线性、非线性拟合 matlab源程序。数学建模或其他工作时都用到拟合，在这里共享大概15个拟合的程序，涵盖线性和非线性，供大家学习讨论！

使用openmv进行循迹以及opencv循迹的思路和代码，用线性拟合以及pid进行循迹，有需要可作参考。

最小二乘算法的c程序，主要是针对现行拟合的情况

本文实例讲述了Python线性拟合实现函数与用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1. 参考别人写的： #-*- coding:utf-8 -*- import math import matplotlib.pyplot as plt def linefit(x , y): N = float(len(x)) sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0 for i in range(0,int(N)): sx += x[i] sy += y[i] sxx += x[i]*x[i] syy += y[i]*y[i] sxy +=

根据给定的点云数据拟合出最优圆，给出圆的半径及圆心；基于VS2010，其他高级版本若有错误，须将memory文件里34行的继承删除。

使用python进行线性拟合和曲线拟合，包括多项式函数和幂指数函数等曲线拟合，可以导入excel数据，并进行相关系数、可决系数、均方误差的求取，以及进行曲线可视化。