可以看到,n次多项式有a0到an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xi,代入我们假定的多项式y^,得,n次多...
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拟合多项式 |
用一次多项式拟合,最小二乘法拟合多项式
╯^╰ 【数值分析】已知一组试验数据Xk=-1 0 1 2 ,yk=0 2 3 1 试用一次多项式拟合这组数据答案首先设该一次多项式为p_1=a_1x+a_2+1-|||-要满足p_1(x_1)=f(x_2)(i=1,2,3,4) ,即4 接下来采用三次多项式模型进行拟合:多项式拟合x=1:1:9;y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];p=polyfit(x,y,3); xi=1:0.2:10;yi=polyval(p,xi); plot(xi,yi,x,y,'r*');拟合结果如下
polyfig 使用的是最小二乘法,用于拟合一元多项式函数。参数说明:x 就是x坐标,y 就是y坐标,deg为拟合多项式的次数。实例:根据ti yi 两个列表来得到一元二点击散点图,添加趋势线。在趋势线选项中,存在指数,线性,对数,多项式,乘幂和移动平均的回归选择,如下图所示。同时点击显示公式和R平方值,不断地换回归关系的选项,使R平方值靠近1,即
多项式拟合是通过拟合一个多项式函数来逼近已知数据的趋势。一次多项式拟合是其中最简单的形式,它使用一次多项式函数来拟合数据。一次多项式函数的形式为:y = a + bx,其中a在实际应用中,我们经常会遇到需要利用数据来做出预测或者判断的问题,而一次多项式拟合就是一种常用的工具。一次多项式拟合是指将一组数据点拟合成一个一次函数的过程。一次
照这个思路,我觉得多项式拟合也能算是一种机器学习,模型就是多项式拟合时选择的某次多项式,学习准则就是令残差平方和之类的指标最小,优化算法就是对残差平方和之类的指标求各阶拟合【求大神!】给出数据x,y 用一次,二次,三次,多项式及最小二乘原理拟合这些数据,并写出正规方程组x: -1.00 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1.00y:-0.2209 0.3
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