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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求集合运算ＡＵＢ 利用两个线性表la和lb分别存放集合Ａ和Ｂ的成员
求集合运算ＡＵＢ 利用两个线性表la和lb分别存放集合Ａ和Ｂ的成员，依次取出lb中的每个元素，按其值查找线性表la，若la中不存在该元素，则将它插入到la中去，最后线性表la就存放了集合ＡＵＢ的元素.
2013-12-21
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强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程
强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程
2014-01-05
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