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最小二乘法相关案例及MATLAB程序已整合汇总。

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简介：
目录1. 一般最小二乘法 31.1. 一次计算最小二乘算法 31.2. 递推最小二乘算法 32. 遗忘因子最小二乘算法 62.1. 一次计算法 62.2. 递推算法 63. 限定记忆最小二乘递推算法 94. 偏差补偿最小二乘法 115. 增广最小二乘法 136. 广义最小二乘法 157. 辅助变量法 178. 二步法 199. 多级最小二乘法 2110. Yule-Walker辨识算法 23Matlab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

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    本示例展示如何使用MATLAB进行最小二乘法曲线拟合，涵盖线性和非线性模型，通过实例解析数据拟合过程及结果分析。 最小二乘曲线拟合的演示代码可以用MATLAB编写。可以参考我的博客中的相关内容。
  • 最小二乘法曲线拟合案例分析
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    本案例深入探讨了最小二乘法在曲线拟合中的应用，通过具体实例详细讲解了如何利用该方法对数据进行建模和预测，适用于初学者和进阶学习者参考。 最小二乘法曲线拟合的实例代码可以直接运行。
  • MATLAB实现偏最小二乘法的代码-MATLAB偏最小二乘法程序RAR
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    这段资源提供了一个用于实现偏最小二乘法（PLS）的MATLAB代码包。该RAR文件内含详细的MATLAB程序，适用于数据分析和建模中的多变量预测问题解决。 偏最小二乘法的MATLAB程序包括三部分内容：1. 建模原理；2. 计算方法推导；3. 交叉有效性评估及附录中的源代码。
  • 关于最小二乘法曲线拟合及其MATLAB程序实现的简介
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    本简介探讨了最小二乘法在曲线拟合中的应用，并提供了详细的MATLAB编程示例，旨在帮助读者理解和实现基于最小二乘法的数据拟合过程。 对于给定的数据点{(Xi, Yi)} (i=0,1,…,m)，在选定的函数类Φ 中寻找一个p(x)∈Φ ，使得误差平方和E^2最小，其中E^2 = ∑[p(Xi)-Yi]^2。从几何角度而言，这相当于找到一条曲线y=p(x)，使其与给定点{(Xi,Yi)} (i=0,1,…,m)之间的距离的平方和达到最低值。函数p(x)被称为拟合函数或最小二乘解；这种方法称为曲线拟合的最小二乘法。