最小二乘法

线性回归（最小二乘法和梯度下降法实现）

标签：机器学习线性回归最小二乘法梯度下降法

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

标签：最小二乘法算法机器学习

统计学习方法学习过程中，最小二乘法的简单推导

MATLAB GPS 六星 WGS84坐标系下最小二乘法定位解算得经纬度坐标

标签： GPS定位解算最小二乘法定位解算 MATLAB WGS84坐标系

使用MATLAB，利用六颗GPS卫星数据，利用最小二乘法，在WGS84坐标系下，进行定位解算，算出GPS接收机位置经纬度

python实现最小二乘法线性拟合

标签： python python函数最小二乘法线性线性拟合

最小二乘法基本思想是使得样本方差最小。代码中self_func()函数为自定义拟合函数，skl_func()为调用scikit-learn中线性模块的函数。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_...

python中matplotlib实现最小二乘法拟合的过程详解

标签： li lib matplotlib plot python python算法 tl 数据拟合最小二乘法直线方程线性拟合

最小二乘法Least Square Method，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史（由马里·勒让德于1806年提出）。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...

用最小二乘法评定光栅数不等精度测量的不确定度 (2005年)

标签：自然科学论文

将光栅常数的不等精度测量通过加权转换为等精度测量，用最小二乘法计算出光栅常数及其不确定度。

最小二乘法去除图像椒盐噪声的python代码和实验报告.zip

标签：最小二乘法图像去噪 python

最小二乘法去除图像椒盐噪声的python代码和实验报告

基于最小二乘法的曲线拟合及其在Matlab中的应用研究.pdf

标签：数据预测最小二乘 Matlab

最小二乘法因其准确性高、计算量小等特点而被广泛应用到曲线拟合问题中。本文通过最小二乘法的曲线拟合方法,利用Matlab软件实现数据的拟合并进行数据预测。结果表明建立的拟合函数预测值结果与实际情况近似一致。

最小二乘法计算多项式系数

标签： MATLAB 最小二乘法

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...

MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题源程序代码_拟合_matlab_最小二乘法_源码

标签：拟合 matlab 最小二乘法

MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题源程序代码

matlab偏最小二乘法代码-PLS_connectome:使用偏最小二乘法进行静息状态相关分析的脚本

标签：系统开源

偏最小二乘法代码PLS_connectome 此存储库包含对连接数据 (fMRI) 运行偏最小二乘 (PLS) 分析的脚本用法 McIntosh 等人 (1996) 的 pls Matlab 工具箱中的函数必须在 Matlab 环境中可用。当前脚本格式化功能连接矩阵...

基于LS最小二乘法的无线定位matlab仿真，含仿真操作录像

标签：最小二乘法算法人工智能数据挖掘无线定位

2.领域：最小二乘法定位 3.内容：基于LS最小二乘法的无线定位，输出不同SNR下的LS定位误差。 N=4; %参与定位的基站数 C=3e5; %电磁波传播速度300000000m/s X=[0 5000 5000 0]; Y=[0 0 5000 5000]; x=1200; y=1600;...

加权迭代最小二乘法在线估计锂电池容量研究.docx

标签：文档资料

加权迭代最小二乘法在线估计锂电池容量研究.docx

各种最小二乘法汇总（算例及MATLAB程序）

标签：最小二乘遗忘因子最小限定记忆最小偏差补偿最小增广最小二乘

1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小...

加权正交最小二乘法：将线 ax+by+c=0 拟合到提供的点及其权重-matlab开发

标签： matlab

该函数计算线 ax+by+c=0 到一组 2D 点的加权正交最小二乘拟合的参数 a、b 和 c，其坐标由 x 和 y 以及权重 w 给出。 n=100； x=1:n; y=2.5*x + (5+300./x).*randn(1,n); 情节（x，y，'.k'）坚持，稍等w=1:n; [abc]...