最小二乘法简单求解（附Matlab源代码和过程可视化，容易理解）
资源描述
本资源文件提供了最小二乘法的简单求解方法，并附带了Matlab源代码和过程可视化，帮助读者更容易理解这一概念。最小二乘法是回归分析中的一种标准方法，通过最小化残差的平方和（残差是观察值和模型提供的拟合值）在每个单独方程的结果中得出。
主要内容
- 最小二乘法简介：
- 最小二乘法是回归分析中的一种标准方法，通过最小化残差的平方和来拟合数据。
- 当自变量（x变量）存在较大不确定性时，简单回归和最小二乘法可能会出现问题。
- 最小二乘法的分类：
- 线性最小二乘法：残差在所有未知数中是线性的，通常出现在统计回归分析中，有封闭形式的解决方案。
- 非线性最小二乘法：残差在所有未知数中是非线性的，通常通过迭代细化来解决。
- 应用场景：
- 多项式最小二乘法用于描述因变量预测中的方差，以及与拟合曲线的偏差。
- 当观测数据来自指数族且满足一定条件时，标准化最小二乘估计和最大似然估计是相同的。
- Matlab源代码：
- 提供了用于实现最小二乘法的Matlab源代码，帮助读者实际操作和理解算法。
- 过程可视化：
- 通过可视化工具展示最小二乘法的求解过程，帮助读者直观理解算法的每一步。
使用说明
- 下载资源：
- 下载本仓库中的资源文件，包括Matlab源代码和相关文档。
- 运行代码：
- 在Matlab环境中运行提供的源代码，观察最小二乘法的求解过程。
- 理解算法：
- 通过代码和可视化结果，深入理解最小二乘法的原理和应用。
注意事项
- 本资源主要针对线性函数的最小二乘法，但最小二乘法的应用对于更一般的函数族也是有效和实用的。
- 通过迭代地将局部二次近似应用于非线性最小二乘问题，可以逐步优化拟合结果。
希望本资源能够帮助你更好地理解和应用最小二乘法！