非線形最小二乗法（ひせんけいさいしょうにじょうほう、英: non-linear least squares）とは、観測データに対するカーブフィッティング手法の一つであり、最小二乗法を非線形なモデル関数に拡張したものである。非線形最小二乗法は、未知パラメータ（フィッティングパラメータ）を非線形の形で持つ関数モデルを用いて、観測データを記述すること、すなわち、データに最も当てはまりの良いフィッティングパラメータを推定することを目的とする。
非線形最小二乗法（ひせんけいさいしょうにじょうほう、英: non-linear least squares）とは、観測データに対するカーブフィッティング手法の一つであり、最小二乗法を非線形なモデル関数に拡張したものである。非線形最小二乗法は、未知パラメータ（フィッティングパラメータ）を非線形の形で持つ関数モデルを用いて、観測データを記述すること、すなわち、データに最も当てはまりの良いフィッティングパラメータを推定することを目的とする。 (ja)
非線形最小二乗法（ひせんけいさいしょうにじょうほう、英: non-linear least squares）とは、観測データに対するカーブフィッティング手法の一つであり、最小二乗法を非線形なモデル関数に拡張したものである。非線形最小二乗法は、未知パラメータ（フィッティングパラメータ）を非線形の形で持つ関数モデルを用いて、観測データを記述すること、すなわち、データに最も当てはまりの良いフィッティングパラメータを推定することを目的とする。 (ja)
非線形最小二乗法（ひせんけいさいしょうにじょうほう、英: non-linear least squares）とは、観測データに対するカーブフィッティング手法の一つであり、最小二乗法を非線形なモデル関数に拡張したものである。非線形最小二乗法は、未知パラメータ（フィッティングパラメータ）を非線形の形で持つ関数モデルを用いて、観測データを記述すること、すなわち、データに最も当てはまりの良いフィッティングパラメータを推定することを目的とする。 (ja)
非線形最小二乗法（ひせんけいさいしょうにじょうほう、英: non-linear least squares）とは、観測データに対するカーブフィッティング手法の一つであり、最小二乗法を非線形なモデル関数に拡張したものである。非線形最小二乗法は、未知パラメータ（フィッティングパラメータ）を非線形の形で持つ関数モデルを用いて、観測データを記述すること、すなわち、データに最も当てはまりの良いフィッティングパラメータを推定することを目的とする。 (ja)
