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关于最小二乘法椭圆拟合的改进算法，属于计算机图形学范畴，可用于2D/3D椭圆绘制算法
基于奇异值分解的信息检索，仲兆满，高维春，针对web信息检索的特点，提出了一种基于奇异值分解和欧氏距离算法的信息检索算法。该算法能解决传统信息检索搜索时间慢、空间占用
奇异值分解(SVD)是机器学习领域广泛应用的算法，可用于降维、推荐系统和自然语言处理等领域。本篇文章全面介绍SVD的原理和应用，让读者对该算法有深入了解，并且能够有效应用。内容包括SVD的数学原理、S
在三维空间中对当前数据集的散点进行球体拟合获得球体描述，球体中心坐标，球体半径。
随着互联网的飞速发展，产生大量的图像信息。为了减小存储并提高图像质量，提出了一种基于奇异值分解和Contourlet变化结合的有损图像压缩算法。该算法先对图像进行奇异值分解，根据奇异值对图像信号的贡献
Eigen库为是一个矩阵运算的库，实现Matlab仿真中的各种矩阵运算，我用过特征值分解eig，奇异值分解SVD，对角阵，行，列最大，等等。Matlab可以实现的这里几乎都有，使用方法见本博客中的介绍
基于遗传算法的偏最小二乘法，是数据分析里因子分析和回归的利器。
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
利用数值分析中的曲线拟和方法可以来大体模拟解决现实中的部分实际问题．
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法
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