LLS：线性最小二乘法

“线性最小二乘法”（Linear Least Squares）通常简称为LLS，这一缩写形式在书写和使用中更加便捷高效。该方法作为一种广泛应用的基础数学工具，常见于数据分析、工程计算和机器学习等多个综合领域，尤其适用于对未明确分类的回归问题进行建模和求解。

Linear Least Squares具体释义

  • 英文缩写：LLS
  • 英语全称：Linear Least Squares
  • 中文意思：线性最小二乘法
  • 中文拼音：xiàn xìng zuì xiǎo èr chéng fǎ
  • 相关领域： lls 未分类的

Linear Least Squares的英文发音

例句

  1. Condition Numbers for Moore-Penrose Inverse of Matrix and Linear Least Squares(LLS) Problem
  2. 矩阵的Moore-Penrose逆和最小二乘问题的条件数
  3. Track-to-Track Fusion Algorithm Based on Linear Least Squares(LLS) Estimation
  4. 基于线性最小方差估计的航迹融合算法
  5. Two kinds of interior method are used to solve the nonnegative linear least squares problem in chapter four.
  6. 第四章设计了两种内点算法对非负线性最小二乘问题进行求解。
  7. Consequently we obtained the analytical transfer functions of two meters with a linear least squares fit.
  8. 文中采用线性最小二乘拟合方法，求得了两仪器传输函数的解析表达式。
  9. Numerical methods for linear least squares curve and surface fitting
  10. 线性最小二乘曲线和曲面拟合方法

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