最小二乘工具箱

❶ CVX工具包解決最小二乘問題的原理和演算法是什麼

「遞歸最小二次方演算法」——RLS演算法，其又稱最小二乘法。

在我們研究兩個變數(x, y)之間的相互關系時，通常可以得到一系列成對的數據
(x1, y1、x2, y2 xm , ym)；
將這些數據描繪在x -y直角坐標系中
若發現這些點在一條直線附近，
可以令這條直線方程如(式1-1)。
Y計= a0 + a1 X (式1-1)

其中：a0、a1 是任意實數

為建立這直線方程就要確定a0和a1，應用《最小二乘法原理》，
將實測值Yi與利用(式1-1)計算值(Y計=a0+a1X)的離差
(Yi-Y計)的平方和〔∑(Yi - Y計)2〕最小為「優化判據」。

令: φ = ∑(Yi - Y計)2 (式1-2)

把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3)

當∑(Yi-Y計)平方最小時，可用函數

φ 對a0、a1求偏導數，令這兩個偏導數等於零。

亦即：
m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi

(∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi)

得到的兩個關於a0、a1為未知數的兩個方程組，解這兩個方程組得出：

a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m

a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)]

這時把a0、a1代入(式1-1)中, 此時的(式1-1)
就是我們回歸的元線性方程即：數學模型。

❷ matlab中的cftool擬合工具箱中的擬合函數是用什麼方法擬合的最小二乘法還是別的謝謝

如果想使用擬合後的函數，則可以做到。以下面的數據為例：
y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];
x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475];
用cftool擬合後，點擊Fitting窗口下邊的save to workspace按鈕，即可，如下圖：

（假設保存時命名為model1）然後如果想計算當x=250.000時的y值，只需在命令窗口輸入語句：model1（250.000），則可得到：
model1(250)
ans =
31.4422

❸ matlab中的cftool工具箱做非線性曲線擬合是用的什麼方法，是最小二乘法嗎

If Method is NonlinearLeastSquares,（非線性曲線擬合）內 then the additional parameters are:

Algorithm - Algorithm to be used in FIT

Levenberg-Marquardt
Gauss-Newton
Trust-Region
默認的為容 Trust-Region

❹ 下載了偏最小二乘回歸的matlab工具箱，誰能指點下怎麼用啊

有readme文檔嗎？最好按照readme操作。有的工具箱是用c寫的，需要編譯，如果都是m文件的話，在菜單欄file->setpath裡面添加你工具箱解壓後的文件夾目錄，就可以調用裡面的函數m文件了。

❺ 最小二乘支持向量機工具箱如何使用

用LIBSVM工具箱抄，它是由台灣襲大學林智仁（Chih-Jen Lin）等開發和設計的，它是一個簡單、易於使用並且快速有效的SVM軟體工具包，可以解決C-支持向量分類（C-SVC）、v-支持向量分類（v-SVC）、分布估計（one-class SVM）、e-支持向量回歸（e-SVR）

❻ matlab最小二乘法工具箱在哪找不到

這些在matlab的幫助文件里都有說明的，直接在help菜單里搜RMSE就找到了，而且那幾個統計量都在

❼ 求一個最小二乘支持向量回歸LSSVM1.6工具箱

我也沒看懂呢！

❽ 怎樣利用基於最小二乘原理的 matlab 多項式擬合工具箱求出放電曲線方程系數

怎樣利用基於最小二乘原理的 matlab 多項式擬合工具箱求出放電曲線方程系數
曲線擬合回
已知離散點上的答數據集，即已知在點集上的函數值，構造一個解析函數（其圖形為一曲線）使在原離散點上盡可能接近給定的值，這一過程稱為曲線擬合。最常用的曲線擬合方法是最小二乘法，該方法是尋找函數使得最小。

❾ ​利用MATLAB優化工具箱解決如下的最小二乘問題：

這個題目本質上就是個二次函數的求極值問題。

（1）首先將式子化簡

如圖

（3）上述過程包含了計算的步驟，可以用optimtool設置方法來求解並得到過程。本來想給你結果的，分數太少，就不寫上去了。