线性拟合
线性拟合是曲线拟合的一种形式。设x和y都是被观测的量，且y是x的函数：y=f(x;b)，曲线拟合就是通过x,y的观测值来寻求参数b的最佳估计值，及寻求最佳的理论曲线y=f(x;b)。当函数y=f(x;b)为关于b的i线性函数时，称这种曲线拟合为线性拟合。[1]
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直线拟合的几种算法，其中包括线性最小二乘，和两种不同目标函数的非线性最小二乘，用于比较这些方法的优劣，另外matlab中说的robust least squares方法没有找到，希望有朋友能给穿一下：）
2014-06-18
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