最小二乘工具箱

❶ CVX工具包解决最小二乘问题的原理和算法是什么

“递归最小二次方算法”——RLS算法，其又称最小二乘法。

在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据
(x1, y1、x2, y2 xm , ym)；
将这些数据描绘在x -y直角坐标系中
若发现这些点在一条直线附近，
可以令这条直线方程如(式1-1)。
Y计= a0 + a1 X (式1-1)

其中：a0、a1 是任意实数

为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，
将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差
(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。

令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2)

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

当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数

φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。

亦即：
m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi

(∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi)

得到的两个关于a0、a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出：

a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m

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

这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)
就是我们回归的元线性方程即：数学模型。

❷ matlab中的cftool拟合工具箱中的拟合函数是用什么方法拟合的最小二乘法还是别的谢谢

如果想使用拟合后的函数，则可以做到。以下面的数据为例：
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拟合后，点击Fitting窗口下边的save to workspace按钮，即可，如下图：

（假设保存时命名为model1）然后如果想计算当x=250.000时的y值，只需在命令窗口输入语句：model1（250.000），则可得到：
model1(250)
ans =
31.4422

❸ matlab中的cftool工具箱做非线性曲线拟合是用的什么方法，是最小二乘法吗

If Method is NonlinearLeastSquares,（非线性曲线拟合）内 then the additional parameters are:

Algorithm - Algorithm to be used in FIT

Levenberg-Marquardt
Gauss-Newton
Trust-Region
默认的为容 Trust-Region

❹ 下载了偏最小二乘回归的matlab工具箱，谁能指点下怎么用啊

有readme文档吗？最好按照readme操作。有的工具箱是用c写的，需要编译，如果都是m文件的话，在菜单栏file->setpath里面添加你工具箱解压后的文件夹目录，就可以调用里面的函数m文件了。

❺ 最小二乘支持向量机工具箱如何使用

用LIBSVM工具箱抄，它是由台湾袭大学林智仁（Chih-Jen Lin）等开发和设计的，它是一个简单、易于使用并且快速有效的SVM软件工具包，可以解决C-支持向量分类（C-SVC）、v-支持向量分类（v-SVC）、分布估计（one-class SVM）、e-支持向量回归（e-SVR）

❻ matlab最小二乘法工具箱在哪找不到

这些在matlab的帮助文件里都有说明的，直接在help菜单里搜RMSE就找到了，而且那几个统计量都在

❼ 求一个最小二乘支持向量回归LSSVM1.6工具箱

我也没看懂呢！

❽ 怎样利用基于最小二乘原理的 matlab 多项式拟合工具箱求出放电曲线方程系数

怎样利用基于最小二乘原理的 matlab 多项式拟合工具箱求出放电曲线方程系数
曲线拟合回
已知离散点上的答数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值，这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法，该方法是寻找函数使得最小。

❾ ​利用MATLAB优化工具箱解决如下的最小二乘问题：

这个题目本质上就是个二次函数的求极值问题。

（1）首先将式子化简

如图

（3）上述过程包含了计算的步骤，可以用optimtool设置方法来求解并得到过程。本来想给你结果的，分数太少，就不写上去了。