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我想用几十万个例子做稀疏的高维（几千个特征）最小二乘回归。我很高兴使用非花哨的优化——随机梯度下降很好。

有谁知道任何已经为此实现的软件，所以我不必自己写信？

亲切的问候。

我想使用线性回归模型，但我想使用普通的最小二乘法，我认为这是一种线性回归。我使用的软件是SPSS。它只有线性回归、偏最小二乘和两阶段最小二乘。我不知道哪一个是普通最小二乘法（OLS）。

对于线性代数的家庭作业，我使用 MATLAB 的\运算符求解了以下方程（这是推荐的方法）：

这会产生以下答案：

对于分配的下一部分，我应该使用最小二乘近似来求解相同的方程（然后将其与先前的值进行比较以查看近似值的准确性）。

如何在 MATLAB 中找到这样做的方法？

先前的工作：我找到了函数lsqlin，它似乎能够解决上述类型的方程，但我不明白要提供哪些参数，也不知道以什么顺序提供。

我有两个由数字因子链接的波形。我需要在两个波形之间使用最佳缩放比例（最小二乘）来计算 Matlab 中的这个因子。不幸的是，我不知道该怎么做。这两种波形是与我试图计算的地震波速度相关的地震信号。有任何想法吗？需要更多信息？

给定以下二维点：

213 106.8

214 189

214 293.4

213 324

223 414

我想找到一个穿过它们的最小二乘垂直轴线的方程。我的计划是得到一个线方程，这样我就可以测试后续点到最小二乘线的距离。

谢谢

我有兴趣制作一个带有最小二乘回归线和将数据点连接到回归线的线段的图，如下图所示，称为垂直偏移： http: //mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFitting.html _{（来自 MathWorld - Wolfram 网络资源：wolfram.com）}

我在这里完成了绘图和回归线：

我应该使用某种 for 循环和段http://www.iiap.res.in/astrostat/School07/R/html/graphics/html/segments.html来进行垂直偏移吗？有没有更有效的方法？如果可能，请提供一个例子。

所以我已经阅读了计算图表趋势线的两个相关问题，但我仍然迷路了。

我有一个 xy 坐标数组，我想提出另一个 xy 坐标数组（可以是更少的坐标），它表示使用 PHP 的对数趋势线。

我将这些数组传递给 javascript 以在客户端绘制图形。

我有我想绘制的数据，更重要的是，对使用余弦（而不是使用多项式）进行最小二乘回归：

有什么建议吗？谢谢。

我正在尝试求解一组 Ax = 0 形式的方程。A 是已知的 6x6 矩阵，我使用 SVD 编写了以下代码来获得在一定程度上起作用的向量 x。答案大致正确但不足以对我有用，如何提高计算的精度？将 eps 降低到 1.e-4 以下会导致函数失败。

我想知道Matlab中是否有一个最小二乘程序可以及时将模板信号缩放为测量信号。假设我的模板是大约的信号。1秒，但测量中对应的部分是1.2秒。现在我想将我的模板也缩放到 1.2 秒。当然，可以简单地在几个步骤中重新调整模板，与每个步骤的信号互相关并找到最大值。然而，这会大大减慢我的程序。Matlab 的 lsqcurvefit 需要两个长度相等的向量，其中一个向量的长度正是我想要改变的。有人有想法吗？谢谢！