min f=||ax+bv³||2，迭代求a,b参数，x,v是自变量

如题，x,v是其它函数g(x,v)的值，g(x,v)已知且只能求出数值解，要用什么优化办法得到a,b参数，使得目标函数最小啊，就主要不知道x,v数值很多的情况下怎么优化。我看的优化方法都是a,b已知，求x,v的，比如f=3x+2v³这种，

用最小二乘法或梯度下降法来比较和判断。
case {1,'l','linear'}
N = size(x,1);
bp = unique([1; double(bp(:)); N]); % Include both endpoints
bp = bp(bp >= 1 & bp <=N); % Should error in the future
lbp = length(bp);
% Build regressor with linear pieces + DC
a = zeros(N,lbp,class(x));
a(1:N,1) = (1:N)./N;
for k = 2:(lbp-1)
M = N - bp(k);
a((bp(k)+1):end,k) = (1:M)./M;
end
a(1:N,end) = 1;
y = x - a*(a\x); % Remove best fit

需要用MATLAB对吗？

感觉有点类似于拟合一个最优的函数。

假设有一些点，在一个二维平面内分布着，画一条线，求解这些点中那些离这个线最近，由最近的这些点组成的一个线就是这个所谓的函数y=f(x)。这个函数也就被称为是回归函数。

那么如何求解一个回归函数的？

可以参考一下，这个博客

https://blog.csdn.net/weixin_39445556/article/details/83543945

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