迭代最小二乘

资 源 简 介

迭代最小二乘算法，实现曲线拟合

详 情 说 明

在这篇文章中，我们将会探讨如何使用迭代最小二乘算法实现曲线拟合。曲线拟合是对一组离散数据进行拟合的过程，目的是找到一条函数曲线，使得曲线上的点与已知数据点之间的误差最小。迭代最小二乘算法是曲线拟合中常用的一种方法，它通过不断迭代优化曲线拟合的结果，不断逼近最优解。通过这种方法，我们可以得到一个准确度更高的曲线拟合结果，从而更好地理解和分析数据。