Numpy实现多项式曲线拟合 这里可以对比matlab中的拟合方式看看matlab拟合函数的三种方法,和第一种方式很像 问题定义:对于一堆数据点(x, y),能否只根据这些数据,找出一个函数,使得函数画出来的曲线和原始数据曲线尽量匹配? 多项式拟合问题:任何可微连续的函数,都可以用一个N次 ...
给定数据点pi xi,yi ,其中i , , ,m。求近似曲线y x 。并且使得近似曲线与y f x 的偏差最小。近似曲线在点pi处的偏差 i xi y,i , ,...,m。 损失计算: .使偏差绝对值之和最小 .使偏差绝对值最大的最小 .使偏差平方和最小 推导: 拟合多项式: 计算误差: 求参数,求偏导: 。。。。 得到: 拟合结果 ...
2017-09-25 20:33 1 2464 推荐指数:
Numpy实现多项式曲线拟合 这里可以对比matlab中的拟合方式看看matlab拟合函数的三种方法,和第一种方式很像 问题定义:对于一堆数据点(x, y),能否只根据这些数据,找出一个函数,使得函数画出来的曲线和原始数据曲线尽量匹配? 多项式拟合问题:任何可微连续的函数,都可以用一个N次 ...
java实现 1阶2项式的拟合 ic class TestPoly { /* 离散的实验样本观察数据,进行一阶二项式函数的拟合测试 auth:tlc */ public static void main(String[] args) { /** 1阶2项式的拟合 ...
(p3,xcurve);p4curve=polyval(p4,xcurve);%计算在这些x点的多项式p ...
概念 最小二乘法多项式曲线拟合,根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点,而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。 原理 [原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结,希望对大家能有用] 给定数据点pi(xi,yi),其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x ...
转载: https://blog.csdn.net/i_chaoren/article/details/79822574 基本原理:幂函数可逼近任意函数。 上式中,N表示多项式阶数,实际应用中一般取3或5; 假设N=5,则: 共有6个未知数,仅需6个点即可求解; 可表示 ...
一、 基本统计处理 1、查取最大值MAX函数的命令格式有:[Y,I]= max (X):将max(X)返回矩阵X的各列中的最大元素值及其该元素的位置赋予行向量Y与I;当X为向量时,则Y与I为单变量 ...
已知数据点$p_i(x_i, y_i), i = 1, 2, ..., n$,求近似曲线$g(x, y)$, 使得近似曲线与$f(x, y)$的偏差最小。(为了使计算简单,以$f(x, y)-g(x, y)$的平方和最小作为目标函数。) 多项式拟合 设待拟合多项式为:$y = g(x ...
多项式曲线拟合:org.apache.commons.math3.fitting.PolynomialCurveFitter类。 用法示例代码: [java] view plain copy ...