[实例+源码]非线性最小二乘数据拟合的Gauss-Newton（高斯-牛顿迭代法）-经管之家官网！

算法原理：限于篇幅不再叙述，参考：https://blog.csdn.net/haoliliang88/article/details/52932397https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79919041代码功能：高斯牛顿迭代法实现非线性数据拟合代码说明：网上关于GN算法多是用c++或java写成，较为复杂，且鉴于c++程序需要对数据进行逐个读取，而MATLAB的矩阵运算能使得运算简洁，因此我对现有java和c++程序进行了优化，用matlab写出了更简洁高效的代码
代码优势：简洁精炼、可移植性强（改目标函数和目标函数的偏导数就能完美运行），迭代运算速度快，不需要安装各种工具箱，运行结果有拟合曲线和散点图的对比，有两个例子（例1：population_model.m（直接运行，模型简单些）；例2：Main.m（调用GaussNewtonNLS.m））