牛頓迭代法法是一種計算近似根演算法。對於給定的複雜函式f(x)。經常使用來求該函式在給定初始值
x0附近的近似根。該演算法非常easy，就是乙個迭代的過程：
迭代終止條件可設為：
matlab**實現：
function y=mulnewton(a,n,x0,eps1)
x(1)=x0;
b=1;
i=1;
while(norm(b)>eps1) %%迭代終止條件 公式（2）
i=i+1;
x(i)=x(i-1)-n_f(a,n,x(i-1))/n_df(a,n,x(i-1)); %%公式（1）
b=x(i)-x(i-1);
endy=x(i);
iend
function y=n_f(a,n,x)%方程的函式
y=0.0;
for i=1:n+1
y=y+a(i)*x^(n-i+1);
endend
function y=n_df(a,n,x)%方程一階導數的函式
y=0.0;
for i=1:n
y=y+a(i)*(n+1-i)*x^(n-i);
endend
個點，並不要求這條曲線精確地經過這些點，而是曲線
y=f(x)
的近似曲線
y= φ
(x)。
給定資料點
pi(xi
。yi)
，當中i=1，2
，…。m
。求近似曲線
y= φ
(x)。而且使得近似曲線與
y=f(x)
的偏差最小。近似曲線在點
pi處的偏差δ
i= φ
(xi)-y
，i=1，2
，...，m
。 偏差平方和最小原則：
按偏差平方和最小的原則選取擬合曲線。而且採取二項式方程為擬合曲線的方法。稱為最小二乘法。
matlab**實現：
注：利用matlab
自帶的最小二乘法函式
ployfit()
和ployval()
實現。
clc;
x=[0.5，1.0，1.5。2.0，2.5，3.0];
y=[1.75，2.45，3.81，4.80，7.00。8.60];
p=polyfit(x。y，2)%%最小二乘法函式，解出擬合曲線係數，放到p中
x1=0.5:0.05:3.0;
y1=polyval(p，x1);%%多項式曲線求值函式，返回相應自變數x在給定係數p的多項式的值。
plot(x，y，'*r'，x1，y1，'-b')
最小二乘法
include stdafx.h include include const int n 2 const int m 5 int sgn double x void lss double g n 1 int xm,int xn,double x m double p,double w m lss函式...
最小二乘法
在研究兩個變數之間的關係時，可以用回歸分析的方法進行分析。當確定了描述兩個變數之間的回歸模型後，就可以使用最小二乘法估計模型中的引數，進而建立經驗方程.簡單地說，最小二乘的思想就是要使得觀測點和估計點的距離的平方和達到最小.這裡的 二乘 指的是用平方來度量觀測點與估計點的遠近 在古漢語中 平方 稱為...
最小二乘法
最小二乘法 least squares analysis 是一種 數學 優化 技術，它通過 最小化 誤差 的平方和找到一組資料的最佳 函式 匹配。最小二乘法是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。最小二乘法通常用於 曲線擬合 least squares fitting 這裡有...