作为估计理论的基础，很小二乘估计是从不准确数据中提炼规律的信息处理过程，在航空航天、工业过程、计量经济、生物、物理等学科和领域有着广泛应用。本书内容包括线性很小二乘估计、加权很小二乘估计、非线性很小二乘估计、模型校验和数据压缩下的很小二乘估计等，力图从应用示例出发，引出研究问题。
本书可作为研究生或高年级本科生有关专业的教材，也可供信息处理领域技术人员参考。

章线性最小二乘估计
1.1线性最小二乘估计问题的提出
1.2线性最小二乘估计的方法
1.3线性最小二乘估计实现
1.4伪非线性最小二乘估计
1.5最小二乘拟合中的基函数
参考文献
第2章加权最小二乘
2.1加权问题的提出
2.2加权最小二乘估计方法
2.3线性等式约束下的最小二乘估计
2.4序贯最小二乘估计
2.5加权矩阵的选择
2.6全最小二乘估计
参考文献
第3章非线性最小二乘估计
3.1非线性最小二乘估计问题的提出
3.2非线性最小二乘估计实现
3.3Levenberg-Marquardt实现
参考文献
第4章模型校验
4.1拟合优度
4.2估计参数的不确定度
4.3数据逼近的不确定度
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