Numpy实现多项式曲线拟合 这里可以对比matlab中的拟合方式看看matlab拟合函数的三种方法，和第一种方式很像 问题定义：对于一堆数据点(x, y)，能否只根据这些数据，找出一个函数，使得函数画出来的曲线和原始数据曲线尽量匹配？ 多项式拟合问题：任何可微连续的函数，都可以用一个N次多项式来估 ...
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2021-05-04 16:08:17
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对于一般的指数曲线如：y=a*e^(k*t)，可以先对两边求对数得到：log(y) = log(a)+k*t 这样的曲线，然后用最小二乘来计算系数。 但是对于修正指数曲线如：y=k+a*b^t 这样的函数，没法直接求对数然后用最小二乘，因为有一个常数项k，这里可以利用三和法来计算系数。 对于曲线 y ...
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2020-06-20 16:10:57
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问题 有许多待拟合的曲线，需批量拟合。 解决 写一个类 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 @author: kurrrr 4 """ 5 6 import numpy as np 7 import matplotlib.pyplot as plt 8 import ...
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2020-06-20 11:07:00
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前情提要 CsI 闪烁体晶体+PD+前放输出信号满足： $U(t) = \frac{N_f\tau_p}{\tau_p-\tau_f} \left[ e^{-\frac{t}{\tau_p}}-e^{-\frac{t}{\tau_f}} \right] + \frac{N_s\tau_p}{\tau ...
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2020-06-15 22:43:47
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实验目的 （1）掌握曲线拟合的相应算法； （2）将拟合与插值法进行比较。 实验要求 实验步骤要有模型建立，模型求解、结果分析。 实验内容 （1）用给定的多项式，如y=x3-6x2+5x-3，产生一组数据(xi,yi，i=1,2,…,n),再在yi上添加随机干扰(可用rand产生(0,1)均匀分布随机 ...
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2020-05-24 14:05:11
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一、概述 在生产和科学研究中，对某一个或者一组变量 x(t)x(t) 进行观察测量，将在一系列时刻 t1,t2,?,tnt1,t2,?,tn 所得到的离散数字组成的序列集合，称之为时间序列。时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析常 ...
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2020-05-20 17:17:35
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最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 极端到极致的优美 ...
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2020-05-01 10:56:46
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官网上对TensorFlow的介绍是， 一个使用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的开源软件库。 数据流图中的节点，代表数值运算； 节点节点之间的边，代表多维数据(tensors)之间的某种联系。 你可以在多种设备（含有CPU或GPU）上通过简单的API调用来使用该系统的 ...
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2020-01-22 14:52:00
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最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 考虑超定方程组（ ...
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2019-11-24 21:05:28
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表格类数据做曲线拟合时，假设函数是如何确定的？【问题如下】像房价预测这样的表格类数据回归问题，我们当时的假设：“函数是线性的，也就是13个特征和房价之间的关系是一次方关系。”结果证明，效果还不错。然后，你好，我好，大家都好！那么问题来了：1、你是如何提前知道他们是线性关系的？2、进一步说，在做曲线拟合时，假设函数是如何确定的？【参考思路】下面，我先抛砖，欢迎大家拍砖：首先，没有办法能直接得出曲线是
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2019-11-19 18:49:55
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