生成一组带有高斯噪声的样本,分别用一阶,二阶,三阶的最小二乘估计方法进行拟合,然后分别用AIC,MDL,FPE,CAT四种评测模型对其性能进行比较,得到最优的拟合模型.
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最小二乘双支持向量机；技术资料
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💻 源代码：120234
最小二乘双支持向量机（LSTSVM）是一种先进的机器学习算法，结合了最小二乘法与双支持向量机的优势，特别适用于分类和回归问题。该技术在信号处理、模式识别及控制系统设计等领域展现出卓越性能。通过优化决策边界，LSTSVM能够有效提高模型的泛化能力和计算效率，是电子工程师进行智能系统开发不可或缺的工具之一。探索我们的48666个精选资源，深入理解LSTSVM的工作原理及其在实际项目中的应用技巧。
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提出了一种基于角度信息的约束总体最小二乘无源定位算法. 该算法首 先将非线性的观测方程转化为线性方程, 并分析了观测噪声对线性方程系数的 影响, 从而能够将无源定位问题等价为一个约束总体最小二乘问题, 然后又将该 有约束的优化问题变为无约束的优化问题, 并利用Newton 算法进行迭代求解, ...
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💻 最小二乘双支持向量机；源代码
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