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出版社： 国防工业出版社
ISBN：9787118112115
商品编码：12993946960
出版时间：2017-04-01
具体描述
作 者:(德)汤露·舒茨(Tilo Strutz) 著;王鼎 等 译 著作 定 价:69 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2017年04月01日 页 数:214 装 帧:平装 ISBN:9787118112115 ●部分最小二乘方法的框架
●第1章数据拟合问题的引入
●1.1什么是数据拟合？
●1.2符号说明
●1.3线性与非线性问题
●1.4线性数据拟合的应用实例
●1.4.1估计常数
●1.4.2估计直线中的参数（线性回归）
●1.4.3多项式函数
●1.4.4多元线性回归
●1.5若干非线性数据拟合问题
●1.5.1指数函数
●1.5.2复合高斯贝尔函数
●1.5.3圆周函数
●1.5.4神经网络
●1.6测试题
●第2章利用最小二乘方法求解模型参数
●2.1什么是“最小二乘”
●2.2求解最小化问题的一般性算法
●2.3值得注意的问题
●部分目录
●第1章数据拟合问题的引入
●1.1什么是数据拟合？
●1.2符号说明
●1.3线性与非线性问题
●1.4线性数据拟合的应用实例
●1.4.1估计常数
●1.4.2估计直线中的参数（线性回归）
●1.4.3多项式函数
●1.4.4多元线性回归
●1.5若干非线性数据拟合问题
●1.5.1指数函数
●1.5.2复合高斯贝尔函数
●1.5.3圆周函数
●1.5.4神经网络
●1.6测试题
●第2章利用最小二乘方法求解模型参数
●2.1什么是“最小二乘”
●2.2求解最小化问题的一般性算法
●2.3值得注意的问题
●部分目录
内容简介
本书以通俗语言描述了什么是"数据拟合"问题，比较线性拟合与非线性拟合之间的区别和联系，并分别举例说明两大类问题的实际来源。其次，以数据拟合为应用背景引出"很小二乘"问题的基本思想，阐述了求解很小二乘问题的普适性数算法，并指出其中可能存在的"陷阱"问题。很后，举出大量数据拟合中的实例阐述很小二乘方法的实际应用。用户评价
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