数据拟合与不确定度:加权最小二乘拟合及其推广(第2版)

内容简介

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本书主要内容有：很小二乘法方法的框架；数据拟合问题的引入；利用很小二乘方法求解模型参数；权值和异常值；分段估计权值；复合高斯贝尔函数拟合；异常值检测方法的比较；拟合结果的不确定度；拟合优度、准确度和准确度；数学、优化方法以及附加内容；矩阵代数；奇异值分解方法；很小二乘方法背后的理念等。

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目录

第I部分 *小二乘方法的框架第1章 数据拟合问题的引入1．1 什么是数据拟合1．2 符号说明1．3 线性与非线性问题1．4 线性数据拟合的应用实例1．4．1 估计常数1．4．2 估计直线中的参数（线性回归）1．4．3 多项式函数1．4．4 多元线性回归1．4．5 维纳滤波1．5 若干非线性数据拟合问题1．5．1 指数函数1．5．2 复合高斯贝尔函数1．5．3 圆周函数1．5．4 神经网络1．6 测试题第2章 基于*小二乘方法估计模型参数2．1 “*小二乘”的含义2．2 求解*小化问题的常规算法2．3 需要注意的问题2．4 线性模型函数条件下的简化处理2．5 未知模型函数条件下的曲线拟合2．6 计算实例2．6．1 常数拟合2．6．2 直线拟合2．6．3 多项式函数拟合2．6．4 平面拟合2．6．5 线性预测2．6．6 余弦函数拟合2．6．7 坐标旋转和平移2．6．8 指数函数拟合2．6．9 复合高斯贝尔函数拟合2．6．10 圆周拟合2．6．11 神经网络2．7 测试题第3章 加权和异常值……第II部分 数学、优化方法以及辅助内容

封面

书名:数据拟合与不确定度:加权最小二乘拟合及其推广(第2版)

作者:【德】蒂罗·斯特鲁兹（TiloStrut

页数:255

定价:¥119.0

出版社:国防工业出版社

出版日期:2018-09-01

ISBN:9787118118346

PDF电子书大小:144MB 高清扫描完整版