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搜索资源 - linear least squares
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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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总体最小二乘方法的谐波频率估计。线性参数估计问题广泛存在于众多科学与工程学科，如信号处理、自动控制、系统理论、物理、化学工程、统计学、经济学、生物学、医学和军事工程等。最小二乘方法是最常用的线性参数估计方法。-Total least squares method of harmonic frequency estimation. Linear parameter estimation problem is widespread in many scientific and engineering
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Calculate PLS model for Paul method (reference:1986 Partial Least-Squares regression:A tutorial)
PLS is a modeling method for linear system, and it s powerful to solve variables that have interaction.
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Descr iption
We present a Matlab toolbox which can solve basic problems related to the Total Least Squares (TLS) method in the modeling. By illustrative examples we show how to use the TLS method for solution of:
- linear regression model
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高斯约旦法求解矩阵逆，用来求解多元线性方程组，在求解最小二乘时常常使用-Solving matrix inverse Gaussian Jordan and France, used to solve multiple linear equations, least-squares solution often used in
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This paper compares performance of nite impulse
response (FIR) adaptive linear equalizers based on the recursive least-squares (RLS) and least mean square(LMS) algorithms in nonstationary uncorrelated scattering wireless channels. Simulation resul
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有关求取全约束最小二乘法的很有权威的一篇文章，建议阅读-ANC abundance nonnegativity constraint
ASC abundance sum-to-one constraint
AVIRIS airborne visible/infrared imaging spectrometer
FCLS fully constrained least squares
HYDICE hyperspectral digital imagery collect
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自己编写的最小二乘法线性回归程序，常用数值算法之一。-Prepared by the least squares method, linear regression program, one of the commonly used numerical algorithms.
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matlab中的标准svm程序源码，用于解决线性的回归问题，不能用于解决非线性，区别于最小二乘支持向量机。-svm program source code, standard Matlab is used to solve linear regression problems, can not be used to solve nonlinear, different from the least squares support vector machine.
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matlab进行的最小二乘法线性数据处理和太阳能电池板的输出特性仿真模型-matlab for least squares linear data processing and output characteristics of the solar panels simulation model
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由于光学镜头的生产工艺等原因，数码相机拍摄图像常常会出现非线性的几何畸变。针对这一常见问题，采用最小二乘拟合、双线性性插值的方法对拍摄图像进行校正。实验结果表明，该方法能够在保证无颜色失真的条件下获得较为理想的校正结果。
-Due to optical lens production process, digital camera images are often non-linear geometric distortion. In response to this common pro
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