最小二乘拟合是一种统计回归模型，用于通过最小化残差平方和来拟合一条直线或曲线到一组数据点。它是一种常见的技术，用于数据建模、预测和理解数据中的趋势。
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Logistic 模型在生物学和人口学中常常用来有限资源条件下种群的增长情况。你如果也在用 MATLAB 做这类数据，可以试试它的最小二乘法拟合功能。通过利用 MATLAB 中的ispoly函数，能够对数据点进行拟合，从而估算出 Logistic 模型中的参数。这个过程其实不复杂，简单地用ispol
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Pa 平差软件的高效算法挺给力的，尤其在测量数据方面。最小二乘法的核心逻辑其实好理解——让所有误差的平方和尽量小，就像你在拟合一条直线那样，不让哪一个点偏得太离谱。 Pa 平差软件的自由网平差、约束平差还有动态平差功能都蛮实用。不同类型的工程场景，像是测地、建筑布点、路线设计这些，你都能找到合适的模
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北航数值大作业的三题代码，思路清晰，注释也蛮详细，适合拿来参考。题目包括QR 分解、幂法和最小二乘曲面拟合，都算是数值里比较经典的内容，代码是 C++写的，结构还挺工整的。第一题是用QR 分解法求特征值和特征向量，核心思路是把矩阵分解成 Q 和 R，再反复迭代。代码里用了 Householder 变
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非线性最小二乘法是一种用于数据拟合的算法。该算法通过最小化残差平方和来确定模型参数。在示例代码中，该算法用于拟合两个高斯函数之和的数据。算法从猜测的参数开始，然后迭代更新参数，以最小化残差平方和。在每个迭代中，都会计算卡方值和阻尼参数，并打印出来。
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