因此拟合问题就变成了最小化残差,具体最小化的对象可以是 |yi−y(xi)| 或(yi−y(xi))2 ,这也对应着机器学习里常用的 损失函数(爱XR的麦子:【知识仓库】深度学习-回归问题)。 为了更好的数学表达,我们会更青睐于 (yi−y(xi))2 ,而这样一个损失函数也使得我们的问题变成了一个最小二乘法 (Least...
三、三次函数拟合 对于有增有减的原函数,我们通常选择三次函数去拟合,并保证两者的极值与单调性相同。一种方法当然是待定系数法,由于已经在二次函数里介绍过,这里不加赘述,转而学习另一种方法——借助泰勒展开拟合。直接上题。 T: 已知函数 f(x)=\text{e}^{x}-\frac{1}{2}x^{2}-ax 有两个极值点 ...
(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类型有: · Custom Equations:用户自定义的函数类型 · Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x) ...
常用建模函数 本文将对常用于 MATLAB 建模的函数,如曲线拟合函数、参数估计函数、插值函数等,作详细介绍。 文章目录 常用建模函数 1. 曲线拟合函数 1.1 多项式拟合 1.2 加权最小方差拟合 1.3 非线性曲线拟合 2. 参数估计函数 2.1 点估计 2.1.1 最大似然法 ...
。在数值分析中,曲线拟合就是用解析表达式逼近离散数据,即离散数据的公式化。线性拟合 若理论函数 是各参数 (i=1,2,…,n)的 线性函数,则称为线性拟合。计算 参数确定 一般的线性模型是以参数b为系数的广义多项式,即 式中 为已知的n个线性无关的连续函数,称为基函数。对诸 的不同选取可构成多种典型...
y = f(x)1.1 确定 y = f(x) 中的待定参数 param = [r, ym]1.2 定义拟合函数 y = f(x) : function y = curvefun (param, x)1.3 给定参数的初值param0:调用lsqcurvefit 求解2. 计算拟合残差/ 残差平方和3.执行结果:得到了局部最小值,lsqcurvefit内部迭代结束(收敛)4.拟合的定义 / 目标:...
插值函数(interp1); 拟合函数(fit); 需要指出的是,Matlab有多个自带函数可以解决类似的问题;本文仅简要介绍最常用的函数及其基本参数设置;其他函数以及更深入的内容可参见帮助。 插值 介绍使用率较高的一维插值函数interp1。 函数使用基本形式: yq= interp1(x, y, xq, method, extrapolation) ...
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1.5 predict函数 predict函数用拟合结果对新数据进行预测,第一次参数是拟合结果,第二个参数是新数据,接着用上节women的线性回归结果。 predict(fit,women1)#根据拟合结果对新数据进行预测 图6 predict函数计算结果 2. 绘图 2.1 plot绘图 plot函数对lm拟合的结果进行绘图,一共绘制四幅图残差拟合图,正态QQ图,大小...