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二阶曲线拟合，最小二乘法，此程序是在c++ builder6.0环境下开发的-second curve fitting, least squares method, this procedure is in c builder6.0 development of the environment
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最小二乘法的例程,可以对数据进行线性拟合.由于源码较短只能进行直线拟合,曲线拟合的源码我稍后上传.-least squares method of programming, with the linear data fitting. As the only source for a shorter fitted to a straight line Curve fitting, I later upload source.
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最小二乘法曲线拟合-least squares curve fitting
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最小二乘法曲线拟合-least squares curve fitting
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利用c++语言实现最小二乘法曲线拟合代码-Using c++ language code least squares curve fitting
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把积分变成求和，再以所得到关于点集正交的多项式作基求最小二乘的拟合曲线-The integral into a sum of them, and then got on the point set of orthogonal polynomials for least-squares fitting curve of the base demand
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最小二乘是由方程式近似的数据点的一组的方式，让你预测中间值，或计算的数据的一些措施。您可能已经通过绘制通过数目的数据点图上绘制的直线近似的趋势线。最小二乘这不只是“装修”，但在数学的方式，最大限度地减少错误，从而导致。我的单元延伸最小二乘从仅仅是一种直线拟合到高阶多项式为更复杂的数据（其中可能有一平方律拟合的物理原因，例如），或更好的匹配的数据。-Least-squares is a way of approximating a set of data points by an equation
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曲线拟合，函数逼近，预测，偏最小二乘法！-Curve fitting, function approximation, forecast, partial least squares.
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Delphi最小二乘法七点曲线拟合演示，编程学习源码，很好的参考资料。-Delphi least squares curve fitting seven presentations, learning programming source code, a good reference.
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Delphi最小二乘法七点曲线拟合演示，编程学习源码，很好的参考资料。-Delphi least squares curve fitting seven presentations, learning programming source code, a good reference.
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拟合泵站特性曲线，最小二乘法，Q-H,Q-N,Q-E-Pumping characteristic curve fitting, least squares method, QH, QN, QE
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Delphi:Delphi曲线图演示，最小二乘法七点曲线拟合演示效果，借此源码可了解系数矩阵、增广矩阵、高斯消元、误差计算、高斯消去后的矩阵右侧系数、迭代初值、迭代求解等相关技巧。
-Delphi: Delphi graph demonstrates, least squares curve fitting seven demonstration effect, whereby the source code can understand the coefficient matrix, au
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Delphi 多点曲线光滑拟和，实现1次多项式最小二乘、2次多项式最小二乘，最终显示实验值、a+bx+cx^2拟合、ae^(b/x)拟合值，以控制台窗口方式显示出运算结果。-Delphi more smooth curve fitting, the realization of 1 polynomial least squares, 2 polynomial least squares, the final show experimental values, a+bx+cx^2 fitting,
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此代码实现采用最小二乘拟合求回归系数的功能-This code uses a least squares fit of the regression coefficients seeking function
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5 最小二乘法的曲线拟合-Least-squares curve fitting method
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最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。-Least squares method (also known as the least squares method) is a mathematical optimization techniques. It
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