非线性最小二乘法Matlab实现

比较详细的说明了最小二乘的作用和使用方法

这是机器学习中最常见的模型--线性回归的python实现,其中包含了最小二乘法和梯度下降法两种拟合算法

最小二乘法线性函数模型-python实现对应博客文章链接随后发布！

采用最小二乘曲线拟合，可寻求有限测量数据及其伴随误差的变化规律。曲线拟合先确定拟合模型，再确定函数的所属类。多项式拟合先将其化为双曲线、S型曲线、倒指数曲线、对数曲线等拟合曲线，再求解拟合多项式系数。

使用最小二乘法进行多项式拟合,精度要高于EXCEL的数学规划,通用性极高

分析印刷图像的亮度、色度等特征信息.只供参考交流用

该代码实现的是复数正交最小二乘法,为函数形式

比一般的最小二乘法精度更高,采用基向量来拟合曲线,只是简单的小程序,可以做参考,备注说明都在注释里面,请查阅

用矩阵运算实现了最小二乘法中的曲线法,此程序经过验证,真实有效,希望能给想用这个算法的同学一些帮助,减少摸索的时间。

最小二乘法与回归,讲述最小二乘法和回归的技术细节,学习好这个资源,大家可以更好的编程。