几个点可以做多项式拟合,origin线性拟合

几个点可以做多项式拟合,origin线性拟合

最好是先看看数据的规律，从低次到高次不断的试验，当前几项系数为零时，就可以停止了，一般不会超过6次的，最好能传上数据来看看一般而言，取决于进行拟合的应用程序或原因，对每个点进行精确的多项式拟合实际上是"过度"拟合，并不是真正有用。为了完美适合所有点，订单号应比点数少一个(或可能完全相等)。

╯△╰ 可以看到，n 次多项式有a_{0} 到a_{n}这n+1 个未知的拟合系数，我们要做的就是求出这最佳的n+1 个拟合系数。那么，怎么样算最佳呢？我们把样本点的横坐标值x_{i} ,代入我们假定的多当M=9时，多项式函数精确的通过了每一个数据点，这时E(W^{*})=0 ,拟合曲线呈现震荡形式并且对噪声数据敏感，这种情况我们称为过拟合。其中过拟合和欠拟合都不能代表我们的目标函数，

用10阶多项式拟合10000个点importmatplotlib.pyplotaspltimportrandom 一、数据生成#首先保证这10000个点x各不相同，从0-20000内随机生成不同的数，除以100,将x值变为0-200num=rand闭区间上所有连续函数都可以被多项式一致逼近

上面得到了回归拟合直线：Y=1.98X+2.25,但是我们仔细观察一下会发现这条回归直线对历史数据拟合的并不是那么准，很多的点都没有落在直线上。这是为什么呢？对这个问题，存在几个原因：1. 异常噪音点：拟合线性模型最基本的函数就是lm(),格式为：myfit<-lm(formula,data) formula指要拟合的模型形式，data是一个数据框，包含了用于拟合模型的数据formula形式如下：Y~X1+X2+……Xk (~

拟合"并不需要经过每个点，而是仅需要离每个点"都很近"，那我暂且认为您所说的三次多项式拟合是指最【问题描述】根据N个数据点构造最小二乘多项式拟合。【输入形式】在屏幕上依次输入多项式的次数m,数据点的个数N,和N对数据点的x和y坐标。【输出形式】输出最小二乘多项式和误差。