數據擬合與不確定度：加權最小二乘擬合及其推廣

內容簡介

　本書內容自成體系，思想新穎，特點鮮明，理論與實際緊密結合，並提供了豐富的案例和軟體代碼。因此，這是一部在數據擬合和小二乘估計領域中的優秀著作。譯者團隊於2016年完成了對《數據擬合與不確定度：加權小二乘擬合及其推廣（第2版）》（第1版）的翻譯工作。

　　值得慶幸的是，Tilo Strutz教授於2015年對《數據擬合與不確定度：加權小二乘擬合及其推廣（第2版）》又做了進一步完善，補充了很多新內容，並在Springer出版社出版了《數據擬合與不確定度：加權小二乘擬合及其推廣（第2版）》的第2版。鑒於Tilo Strutz教授在第2版中新增了很多重要知識點，並且改進了第1版中的部分內容，故譯者團隊決定繼續對第2版進行翻譯，以期能有更多中國學者、科研人員以及工程技術人員從本書中受益。

圖書目錄

第I部分最小二乘方法的框架

第1章數據擬合問題的引入

1．1 什麼是數據擬合

1．2 符號說明

1．3 線性與非線性問題

1．4 線性數據擬合的套用實例

1．4．1 估計常數

1．4．2 估計直線中的參數（線性回歸）

1．4．3 多項式函式

1．4．4 多元線性回歸

1．4．5 維納濾波

1．5 若干非線性數據擬合問題

1．5．1 指數函式

1．5．2 複合高斯貝爾函式

1．5．3 圓周函式

1．5．4 神經網路

1．6 測試題

第2章基於最小二乘方法估計模型參數

2．1 “最小二乘”的含義

2．2 求解最小化問題的常規算法

2．3 需要注意的問題

2．4 線性模型函式條件下的簡化處理

2．5 未知模型函式條件下的曲線擬合

2．6 計算實例

2．6．1 常數擬合

2．6．2 直線擬合

2．6．3 多項式函式擬合

2．6．4 平面擬合

2．6．5 線性預測

2．6．6 餘弦函式擬合

2．6．7 坐標旋轉和平移

2．6．8 指數函式擬合

2．6．9 複合高斯貝爾函式擬合

2．6．10 圓周擬合

2．6．11 神經網路

2．7 測試題

第3章加權和異常值

……

第II部分數學、最佳化方法以及輔助內容

數據擬合與不確定度：加權最小二乘擬合及其推廣

基本介紹

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