[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）

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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））

my_gauss_newton_model.zip (32.3 KB, 需要: RMB 20 元) 本附件包括：

• GaussNewtonNLS.m
• Main.m
• population_model.m
• 人口增长模型.bmp
• 血药浓度模型.bmp

2020-2-8 17:22:33 上传

需要: RMB 20 元  [购买]

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关键词：计量经济学 机器学习 优化算法 MATLAB