拟合多项式,多项式拟合的用处

多项式参数拟合 2023-10-18 10:27 539 墨鱼

多项式参数拟合

拟合多项式,多项式拟合的用处

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原理请参考：李庆杨《数值分析》3.4节曲线拟合的最小二乘法。如果根据原理写自己MATLAB算法：classdef LSPolynomialCurveFitting < handle % 多项式曲线拟

ˋ＾ˊ 多项式拟合的目的是为了找到一组p0-pn,使得拟合方程尽可能的与实际样本数据相符合。假设拟合得到的多项式如下：f(x)=p_{0}x^n + p_{1}x^{n-1} + p_{2}x^{n-2} 绿色的曲线就是我们要拟合的目标函数，接下来我们使用多项式函数来拟合我们的数据，多项式定义为：y(x,W)=w_{0}+w_{1}x+w_{2}x^{2}++w_{M}x^{M}=\sum_{j=0}^{

p= polyfit(x,y,n)返回次数为n的多项式p(x)的系数，该阶数是y中数据的最佳拟合(基于最小二乘指标)。p中的系数按降幂排列，p的长度为n+1 [p,S] = polyfit(x,y,n)还返回一个结构体S,后者可用作polyval多项式特征生成在机器学习算法中，基于针对数据的非线性函数的线性模型是非常常见的，这种方法即可以像线性模型一样高效的运算，同时使得模型可以适用于更为广泛的数据上，多项式拟合就

＞＾＜再谈最小二乘法：加权最小二乘多项式拟合数学推导及其C++ 实现石鹏上汽集团感知融合工程师目录0 前言在此前的文章中，我们给出了标准最小二乘法用于多项式拟合的数学多项式的拟合多项式的拟合（PolynomialFitting）又称为曲线拟合(CurveFitting)，其目的就是在众多的样本点中进行拟合，找出满足(mǎnzú)样本点分布的多项式。所用指令为polyfit，指令格式为：p=

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签：多项式拟合的用处