說明：這個(gè)驅(qū)動(dòng)程序是一個(gè)最小化的驅(qū)動(dòng)程序，它僅僅只有入口函數(shù)和退出函數(shù)
標(biāo)簽： 驅(qū)動(dòng)程序
上傳時(shí)間： 2015-07-17
上傳用戶：Amygdala
測試無約束優(yōu)化定理求解最小值,包括測試數(shù)據(jù),在VC下可以實(shí)現(xiàn),已經(jīng)調(diào)試成功.
標(biāo)簽： 測試 定理 測試數(shù)據(jù) 調(diào)試
上傳時(shí)間： 2014-01-20
上傳用戶：sdq_123
利用最小二乘法進(jìn)行曲線的擬合,這是用多項(xiàng)式擬合曲線的源碼!
標(biāo)簽： 最小二乘法 多項(xiàng)式 源碼
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：agent
曲線擬合程序 多項(xiàng)式相關(guān)系數(shù)的計(jì)算方法(多項(xiàng)式形式1) 多項(xiàng)式相關(guān)系數(shù)的計(jì)算方法(多項(xiàng)式形式2) 最小二乘法曲線擬合 三次樣條插值（自然邊界條件）
標(biāo)簽： 多項(xiàng)式 曲線擬合 系數(shù) 計(jì)算方法
上傳時(shí)間： 2015-07-19
上傳用戶：ccclll
//=== === === === === === === === === === === ===== //函數(shù)說明 //函數(shù)名稱：Correlation //函數(shù)功能：計(jì)算最小二乘法擬合的多項(xiàng)式的相關(guān)系數(shù) //使用方法：int M------ 擬合多項(xiàng)式的階數(shù)（已知條件） // double *b--- 擬合曲線的系數(shù),排列順序?yàn)橛筛唠A到低階（已知條件） // double *x--- 結(jié)點(diǎn)x軸數(shù)據(jù)（已知條件） // double *y--- 結(jié)點(diǎn)y軸數(shù)據(jù)（已知條件） // double *Yg-- 結(jié)點(diǎn)估計(jì)值，個(gè)數(shù)為m（過程變量） // int m------ 結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)（已知條件） //注意事項(xiàng)：多項(xiàng)式階數(shù)最高為10,多項(xiàng)式的形式為 y = a0 + a1x +a2x2
標(biāo)簽： Correlation 函數(shù) 計(jì)算 最小二乘法擬合
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：change0329
//=== === === === === === === === === === === ===== //函數(shù)說明 //函數(shù)名稱：Correlation //函數(shù)功能：計(jì)算最小二乘法擬合的多項(xiàng)式的相關(guān)系數(shù) //使用方法：int M------擬合多項(xiàng)式的項(xiàng)數(shù)（已知條件） // double *b---擬合曲線的系數(shù),按升次排列（已知條件） // double *x---結(jié)點(diǎn)x軸數(shù)據(jù)（已知條件） // double *y---結(jié)點(diǎn)y軸數(shù)據(jù)（已知條件） // double *Yg--結(jié)點(diǎn)估計(jì)值，與*y相對應(yīng)，個(gè)數(shù)為m（過程變量） // int m------結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)（已知條件） //注意事項(xiàng)：多項(xiàng)式階數(shù)最高為10,多項(xiàng)式的形式為 y = b0 + b1*(x-Xavr)...
標(biāo)簽： Correlation 函數(shù) 計(jì)算 最小二乘法擬合
上傳時(shí)間： 2014-11-23
上傳用戶：yxgi5
//=== === === === === === === === === === === === === === = //函數(shù)說明 //函數(shù)名稱：PolyFit //函數(shù)功能：最小二乘法曲線擬合 //使用方法：double *x ---- 存放n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的X坐標(biāo) // double *y ---- 存放n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的Y坐標(biāo) // int n -------- 給定數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù) // double *a ---- 返回m-1次擬合多項(xiàng)式的m個(gè)系數(shù) // int m -------- 擬合多項(xiàng)式的項(xiàng)數(shù)，即擬合多項(xiàng)式的最高次為m-1。要求m<=n,且 // m<=20。若m>n或m>20，則本函數(shù)自動(dòng)按m=min{n,20}處理 // double *dt --- dt[0]返回?cái)M合多項(xiàng)式與各數(shù)據(jù)點(diǎn)誤差的平方和；dt[1]返回?cái)M合多 // 項(xiàng)式與各數(shù)據(jù)點(diǎn)的誤差絕對值之和；dt[2]返回?cái)M合多項(xiàng)式與各數(shù)據(jù) // 點(diǎn)誤差絕對值的最大值 //注意事項(xiàng)：擬合多項(xiàng)式的形式為 y = b0 + b1*(x-Xavr)...
標(biāo)簽： PolyFit 函數(shù) 最小二乘法
上傳時(shí)間： 2015-07-19
上傳用戶：waizhang
基于模糊的最小支持響亮機(jī),用來分類效果比一些常用的要好很多.
上傳時(shí)間： 2015-07-21
上傳用戶：myworkpost
用MATLAB編寫的遞推最小二乘算法算法\LMS算法,karlman算法
標(biāo)簽： karlman MATLAB 算法 LMS
上傳時(shí)間： 2014-01-19
上傳用戶：love_stanford
遺傳算法-偏最小二乘法,用于分析定量GA-PLS
上傳時(shí)間： 2015-07-22
上傳用戶：ryb
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