原文:非線性函數的最小二乘擬合——兼論Jupyter notebook中使用公式 [原創]

突然有個想法,利用機器學習的基本方法 線性回歸,來學習一階RC電路的階躍響應,從而得到RC電路的結構特征 時間常數 即R C 。回答無疑是肯定的,但問題是怎樣通過最小二乘法 正規方程,以更多的采樣點數來降低信號采集噪聲對 估計值的影響。另外,由於最近在搗鼓Jupyter和numpy這些東西,正好嘗試不用matlab而用Jupyter試試看。結果是意外的好用,尤其是在Jupyter腳本中插入LaTe ...

2019-12-19 11:53 0 1068 推薦指數:

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最小二乘法(2)——多項式函數能夠擬合非線性問題原理

  一個復雜的多項式可以“過擬合”任意數據,言外之意是多項式函數可以接近於任何函數,這是什么道理呢? 泰勒公式   欲理解多項式函數的過擬合,必先理解泰勒公式。   泰勒公式是一種計算近似值的方法,它是一個用函數某點的信息描述在該點附近取值的公式。已知函數在某一點的各階導數值的情況之下 ...

Wed Aug 07 23:58:00 CST 2019 0 1152
MATLAB 非線性最小二擬合 lsqnonline 和 lsqcurvefit

MATLAB 中進行非線性最小二擬合函數為:lsqnonline 函數和 lsqcurvefit 函數。幫助文檔中的解釋為: lsqnonlin: Solve nonlinear least-squares (nonlinear data-fitting) problem(非線性最小二 ...

Sun Jul 26 19:15:00 CST 2020 0 2037
使用MindSpore的線性神經網絡擬合非線性函數

技術背景 在前面的幾篇博客中,我們分別介紹了MindSpore的CPU版本在Docker下的安裝與配置方案、MindSpore的線性函數擬合以及MindSpore后來新推出的GPU版本的Docker編程環境解決方案。這里我們在線性擬合的基礎上,再介紹一下MindSpore中使用線性神經網絡來擬合 ...

Sat May 15 18:48:00 CST 2021 0 334
非線性最小二乘問題的方法

1.簡介和定義............................... 12.設計方法.................................................. 5   ...

Tue Oct 20 02:27:00 CST 2020 3 1042
R 中使用lm進行非線性擬合

以前只是知道R 中的lm函數能夠做線性擬合,恰如函數的名字:lm= linear model 不過今天需要做非線性擬合的時候, 上網搜各種函數,包括nls、nlm等等,不過nlm的用法好像和一般的建模函數不太相同;nls函數的用法倒很像,可是卻總是出error,不知道為什么。再次苦找,忽然發現 ...

Tue Apr 16 17:03:00 CST 2013 0 15912
 
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