Я хочу выполнить многочленную регрессию наименьших квадратов, и я ищу библиотеку С# для выполнения вычислений для меня.
Я перехожу в точки данных и степень полинома (2-й порядок, 3-й порядок и т.д.), и он возвращает либо константы C0, C1, C2 и т.д., либо рассчитанные значения "предсказания".
Примечание. Я использую наименьшие квадраты для создания некоторых прогнозирующих отчетов для использования диска, размера базы данных и размера таблицы.
Мы использовали MathLibX в прошлом, и он работал достаточно хорошо. Я лично использовал его, чтобы выполнить алгоритм "предсказания" с наименьшим квадратным подходом и нашел его очень простым в использовании.
http://www.mathfunctions.com/index.htm
Цена составляет $80, и она поставляется с 7 другими функциями.
Удача
Вот ссылка на код С#, чтобы сделать именно это: http://www.trentfguidry.net/post/2009/08/01/Linear-Regression-of-Polynomial-Coefficients.aspx
Удачи!
Изменить: По всей видимости, ссылка выше. Я снова сделал другое решение: http://procbits.com/2011/05/02/linear-regression-in-c-sharp-least-squares/
В общем случае вам нужен "оптимизатор" или "мимизатор". См. http://en.wikipedia.org/wiki/Optimization_(mathematics)#Solvers для некоторых примеров. Я вижу, что первая ссылка (http://en.wikipedia.org/wiki/IMSL_Numerical_Libraries) утверждает, что имеет поддержку С#.
Изменить: для ограниченного использования, которое вы предлагаете (линейные или квадратичные полиномы), вы можете просто перейти к любой копии Numericical Recipies, выполнить прямолинейную реализацию и перевести на свой язык. Общий минимизатор является излишним.
Но также обратите внимание, что полиномы могут быть слабыми предикторами.
Вы можете проверить библиотечную форму ALGLIB под лицензией GPL 2.0. У них есть исходный код для С#, С++,...
Вы можете проверить alglib. Он находится на С++ вместо С#, но вы можете написать обертку поверх него.