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目錄 數學建模常見的一些方法 . 擬合算法 . 插值和擬合的區別 . 求解最小二乘法 . Matlab求解最小二乘 . 如何評價擬合的好壞 . 證明SST SSE SSR . 計算擬合優度的代碼 . 擬合工具箱 . 補充的計算函數randi,rand,normrnd,roundn . . randi 范圍,行,列 : 產生均勻分布的隨機整數 i int . . rand 行,列 : 產生 至 之 ...
2021-09-09 21:30 0 167 推薦指數:
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@ 目錄 數學建模常見的一些方法 TOPSIS法 TOPSIS的介紹 優劣解距離法操作步驟 1. 將原始矩陣正向化 1.1 極小型指標 → 極大型指標 ...
其中引用到了apache的common-math的jar包,主要用於矩陣運算,下載地址: http://commons.apache.org/proper/commons ...
樣本點多余30個時,用擬合而不用插值算法。 定義: 與插值問題不同,在擬合問題中不需要曲線一定經過給定的點。擬合問題的目標是尋求一個函數(曲線),使得該曲線在某種准則下與所有的數據點最為接近,即曲線擬合的最好(最小化損失函數)。 什么時候用插值,什么時候用擬合? 當樣本點n大於 ...
最小二乘法只適合與誤差較小的情況。試想一下這種情況,假使需要從一個噪音較大的數據集中提取模型(比方說只有20%的數據時符合模型的)時,最小二乘法就顯得力不從心了。 算法簡介 隨機抽樣一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)。它是一種迭代的方法,用來 ...
一、 Levenberg-Marquardt算法 (1)y=a*e.^(-b*x)形式擬合 clear all % 計算函數f的雅克比矩陣,是解析式 syms a b y x real; f=a*exp(-b*x); Jsym=jacobian(f,[a b]); % 擬合用數據。參見 ...