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算法大全 全书分30章及2附录（在MATLAB中实现）对常用数学算法进行汇总介绍。
主要包括：线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络、排队论、对策论、层次分析法、插值与拟合、数据的统计描述和分析、方差分析、回归分析、微分方程建模、稳定状态模型、常微分方程解法、差分方程模型、马氏链模型、变分法模型、神经网络模型、偏微分方程的数值解、目标规划、模糊数值模型、现代优化算法、时间序列模型、存贮论、经济与金融的优化问题、生产与服务运作管理中的优化问题、灰色系统理论及其应用、多元分析、偏最小二乘回归以
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alglib,跨平台的数学分析和数据处理库，主要用于矩阵运算（SVD等）-ALGLIB is a cross-platform numerical analysis and data processing library. It supports several programming languages (C++, C#, Pascal, VBA) and several operating systems (Windows, Linux, Solaris). ALGLIB features
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数值计算，用最小二乘法实现线性拟合，指数拟合，三次拟合并会绘制图线，计算相应的误差值-Numerical calculation, with the least squares method of linear fitting, exponential fitting, three draws graph lines to be combined to calculate the corresponding error
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基于线性广义逆矩正线性模型参数的最小二乘在线估计-Generalized inverse of linear moment is the least squares linear model is estimated online
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最小二乘法多元线性回归的matlab实现-Least squares linear regression of the matlab implementation
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主要涉及以下知识点：分片二次插值、非线性方程组的解法、线性方程组的解法、曲面拟合、最小二乘拟合、矩阵的求逆、计算向量的无穷范数等。-Knowledge involves the following points: piecewise quadratic interpolation, solution of nonlinear equations, solution of linear equations, surface fitting, least squares fitting, matri
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一次完成最小二乘算法小程序，在单输入单输出线性系统辨识中的应用。-Least squares algorithm applet one time, in the single-input single-output linear system identification applications.
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利用最小二乘原理建立了趋势项的一般模型，并利用MATLAB软件强大的矩阵计算功能，对一个含有非线性趋势项的周期信号进行了趋势项消除，并得到了预期效果。-Using the least squares principle to establish a trend term, the general model and the use of MATLAB software is powerful matrix calculation function, for a linear trend term
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精通MATLAB最优化计算 配套光盘
本书的主要内容是应用MATLAB来解决最优化问题，通过将“最优化问题”、“MATLAB优化工具箱”和“MATLAB编程”这三方面有机结合进行讲述，即一方面是使用工具箱来快速解决最优化问题，另一方面是通过算法编程深入解决最优化问题。主要包括MATLAB优化工具箱、无约束多维极值问题、约束优化问题、非线性最小二乘优化问题、线性规划、整数规划、二次规划、粒子群优化算法、遗传算法。
-The main contents of the book is the
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线性分类器设计：包括感知机算法，最小二乘法，线性SVM算法（模式识别作业）-Linear classifier design: including perceptron algorithm, least squares, linear SVM algorithm（ pattern recognition task）
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Recursive Least Squares (RLS) Adaptive algorithm used for system identification
RLS algorithm is one of two algorithms usually used for adaptive linear system identification.
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线性离散系统的批处理最小二乘参数估计的例程，噪声为方差为1的白噪声-Batch least squares linear discrete systems parameter estimation routine, the noise is white noise variance of 1
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这个程序实现了Levenberg Marquardt Fletcher(LMF)算法，并用于非线性最小二乘的计算。用于在一个非线性多项式组成的矛盾/超定方程组中，找到最优的解。-This program implements the Levenberg Marquardt Fletcher (LMF) algorithm, and used nonlinear least squares calculations. Formed in a non-linear polynomial for th
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自举是一种由重采样估计，独立和（蒙特卡洛重采样）等概率设置一个单一的数据统计变化的一个途径。允许的措施估计那里的潜在分布是未知的或者样本量很小。他们的结果与这些分析方法的统计特性相一致。
在这里，我们使用非参数逼近。非参数引导更简单。它不使用该模型的结构，建造人工数据。矢量[易西]是重采样，而不是直接与replecement。这些参数是从这些对构建。
二，回归模型时，应使用在回归方程中的两个变量是随机的，会有错误的，即不是由研究者控制。模式，我用普通最小二乘回归低估了变量之间的错误时，
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可对输入的X，Y进行最小二乘法的一元线性回归计算，并画出图像-Can enter the X, Y the least squares linear regression calculations, and draw the image
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Chapter 5. Curve Fitting
Algorithm 5.1 Least Squares Line
Algorithm 5.2 Least Squares Polynomial
Algorithm 5.3 Non-linear Curve Fitting
Algorithm 5.4 Cubic Splines
Algorithm 5.5 Trigonometric Polynomials-Chapter 5. Curve Fitting
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用最小二乘法构造拟合曲线方程，所拟合曲线为线性拟合曲线-Constructed using least squares curve fitting equation, the fitting curve for the linear fit curve
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系统辨识中假定确定了对象的线性状态方程式，要求其系数。对象是时慢变系统，这时需要跟踪它的系数。这个场合使用递推最小二乘法很合适。本程序提供了一个试验例子。读者可根据需要自己更改代码。-System identification assume that the object to determine the linear equation of state, asking them to factor. When an object is a slowly varying system, then
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一元线性回归matlabMatlab 统计工具箱用命令regress 实现多元线性回归，用的方法是最小二乘法，用
法是：
b=regress(Y,X)-A linear regression matlabMatlab statistical toolbox to achieve the command regress multiple linear regression, least squares method is used, usage is: b = regress (Y, X)
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PLS - DN是一个有限的牛顿为解决非退化的分段线性系统的算法。 PLS - DN的展品可证明半迭代
财产即在全球范围内的精确解在有限数量的迭代算法收敛。被证明是收敛速度
至少前终止线性。
广泛的算法是在我们的AISTATS 2011纸描述：“一个非退化的分段线性系统的有限牛顿算法”。此演示包重新运行
在解决非负最小二乘法（NNLS）问题上的三个稀疏的设计矩阵，从哈威尔波音收集（达夫等人，1989年）第4.2节的实验。
随着PLS - DN，此演示包建
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