这个公式推导过程不理解，求指导。
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- 2018-09-03 07:58回答 5 已采纳 
- 2017-10-25 08:44回答 2 已采纳 MatrixEquation me = new MatrixEquation(x点的数组， y点的数组, n); me.XXX调用，具体看你上面注释
- 2021-10-07 12:24回答 1 已采纳 你好，既然你知道了y和x那么数值求到了dy/dt和dx/dt，自然就可以通过插值方法得到与x和y等长的dy/dt和dx/dt，然后直接进行拟合就好了啊，lsqcurvefit也好，最小二乘法加上fmi
- 2021-10-05 20:13harry_tea的博客 本文目录一、求导法则二、两个常用例子例子1例子2三、最小二乘法1. 没有加权的回归2. 加权回归 一、求导法则 本文采用矩阵求导中的分母布局，即：分子横向，分母纵向 乘法公式：dvTudx=dudxv+dvdxu\frac{dv^{T}u}{...
- 2023-02-15 01:52回答 10 已采纳 从报错原因上看是维度不一致，可以进行以下修改： xdata=[1 2 3 4 5]; ydata=[20 40 60 80 100]; fun=@(a, x)x.^(a (1) .*x+a (2)).
- 2022-08-20 18:05回答 1 已采纳 你可以参考下这篇文章：线性最小二乘法与非线性最小二乘法
- 2023-04-21 11:57回答 2 已采纳 找了一下，感觉这篇还是不错的。https://baijiahao.baidu.com/s?id=1763761674715884101&wfr=spider&for=pc
- 2018-07-20 10:14马同学图解数学的博客 ，通过最小二乘法可以得到不一样的拟合曲线（ 出处 ）： 不同的数据，更可以选择不同的 ，通过最小二乘法可以得到不一样的拟合曲线： 也不能选择任意的函数，还是有一些讲究的，这里就不介绍了。 ...
- 2021-10-30 16:46回答 1 已采纳 你好同学，建议从积分得到的非线性方程考虑，或者先由最小二乘得到正数表达式，然后用积分考虑改变前面的系数除以一个比例就行（实质是改变a0）。方法1 非线性方程组方法： x = [0:1:40]; % x
- 2021-10-26 02:07回答 2 已采纳 你好，xy构成的多项式也可以写，但是比较繁琐，而且求解很难满足最后一个条件，全局大于0，下面是我的一维拓展方案：主函数： %% 为了得到分布，假设了一个协方差矩阵 mu=[20,180];%数学期望
- 2021-11-09 18:24回答 1 已采纳 这个好说 d_phi = 1./[delta_phi1(:),delta_phi2(:),delta_phi3(:),delta_phi4(:),delta_phi5(:),delta_phi6(:)
- 2019-03-07 11:41大胜归来19的博客 最小二乘法的目标：求误差的最小平方和。对应有两种模型：线性模型和非线性模型。如果矩阵是可逆的，线性模型最小二乘的解是closed-form（闭式解）即 而非线性最小二乘没有closed-form（闭式解），通常用迭代法...
- 2022-08-15 12:19回答 3 已采纳 事实上拟合是在无法确定目标方程，或者说无法对该问题做出规划才进行尝试，它借助的是“经验公式”，原理依据的是泰勒公式： 泰勒公式是一种计算近似值的方法，它是一个用函数某点的信息描述在该点附近取值的公式
- 2022-09-21 21:36paradise smile的博客 最小二乘法推导
- 2020-06-03 15:25胤风的博客 最小二乘法是一种最常用的解决回归问题的方法，它通过最小化误差的平方和来寻找 拟合数据的最佳匹配函数，本文详细介绍了最小二乘法的原理，并从几何角度解释了最小二乘法的几何意义
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