什么是偏最小二乘法？ 最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。最小二乘法通常用于曲线拟合。很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起已知坐标轴上有些点(1.1，2.0)，(2.1，3.2)，(3，4.0)，(4，6)，(5.1，6.0)，求经过这些点的图象的一次函数关系式.当然这条直线不可能经过每一个点，我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可，这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.讲起来一大堆，既然你只问最小二乘法，我就讲这么多.
最小二乘法的计算方法（回归直线法） Excel中怎么做直线图并得. 经验一点通 如何将excel表格中的数据. 每日科技fa. 如何把数据转换成图表 温和的小青 Excel表格怎样插入图表，. 每日科技fa. 。
懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题对于目标函数f最小，小弟用惩罚函数处理约束条件，把约束适当惩罚放入适应度函数中，那么最后求解适应度函数F最小即可，但是有一个问题：最后小弟该把F的值作为目标函数值呢，还是找出最优个体后，求f作为目标函数？龚纯的《matlab最优化计算》里面都是将F的值作为目标函数值的~
懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题 很显然，f 才是目标函数值，而F只是适应度函数值，用来评价个体优劣的。加上罚函数，仅仅是为了惩罚那些不满足约束条件的个体，以此来解决约束优化问题。但真正的目标函数是f，目的是f的值越小越好。
