来源:同登科 《计算方法》 中国石油大学出版社 P106 *何为拟合? 从给定的函数表出发,寻找一个简单合理的函数近似表达式来拟合给定的一组数据。 这里所说的“拟合”,即不要所作的曲线完全通过所有的Σ数据点,只要求所得的近似曲线能反映数据的基本趋势。数据拟合在实际中有广泛的应用 ...
当我们拥有一组散点图数据时,通常更愿意看到其走势。 对现有数据进行拟合,并输出拟合优度是常用的方法之一。 拟合结果正确性的验证,可以使用excel自带的功能。 下面是c 代码的实现: ifndef Fit h define Fit h include lt vector gt template lt size t Degree gt class CFit public: CFit std::vec ...
2018-03-02 11:54 0 995 推荐指数:
来源:同登科 《计算方法》 中国石油大学出版社 P106 *何为拟合? 从给定的函数表出发,寻找一个简单合理的函数近似表达式来拟合给定的一组数据。 这里所说的“拟合”,即不要所作的曲线完全通过所有的Σ数据点,只要求所得的近似曲线能反映数据的基本趋势。数据拟合在实际中有广泛的应用 ...
多项式拟合 多项式的一般形式: y=p_{0}x^n + p_{1}x^{n-1} + p_{2}x^{n-2} + p_{3}x^{n-3} +...+p_{n} 多项式拟合的目的是为了找到一组p0-pn,使得拟合方程尽可能的与实际样本数据相符合。 假设拟合得到的多项式如下: f ...
关于解决使用numpy.ployfit进行多项式拟合的时候请注意数据类型,解决问题的思路就是统一把数据变成浮点型,就可以了。这是numpy里面的一个bug,非常low希望后面改善。 ...
有一个项目需要拟合数据序列,从最简单的线性拟合,到复杂的多项式拟合。对于线性拟合,有一个简单的实现,请参考博客:利用最小二乘法拟合任意次函数曲线(C#)http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e51df7f0100thie.html。 其实有一个现成的库可以用,可参考博客 ...
背景 由项目中需要根据一些已有数据学习出一个y=ax+b的一元二项式,给定了x,y的一些样本数据,通过梯度下降或最小二乘法做多项式拟合得到a、b,解决该问题时,首先想到的是通过spark mllib去学习,可是结果并不理想:少量的文档,参数也很难调整。于是转变了解决问题的方式:采用了最小二乘法做 ...
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 ...