先看下百度百科的介绍：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 ...
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2018-07-03 21:37:32
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摘要：本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景，以及对整个课题做了一个完整的认识。接下来对拟合模型，多项式数学原理进行了详细的讲解，通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识。介绍多项式曲线拟合的基本理论，对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述，同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项 ...
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2018-06-25 20:36:59
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OpenCV曲线拟合与圆拟合使用OpenCV做图像处理与分析的时候，经常会遇到需要进行曲线拟合与圆拟合的场景，很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展，其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的，而且还会告诉你拟合的圆的半径是多少，简直是超级方便，另外一个常用到的场景就是曲线拟合，常见的是基于多项式拟合，可以根据设定的多项式幂次生成多项式方程，然后根据方程进行一系列的点生成，形成完整的
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2018-06-12 11:25:14
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_aed5bd1d0102vid7.html 1.多项式拟合范例： 2.指定函数拟合 ...
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2018-05-23 19:06:31
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3 插值与曲线拟合 Interpolation and Curve Fitting 给定n+1个数据点(xi,yi), i = 0,1,2,…,n，评估y(x). 3.1 介绍（introduction） 离散数据集，或者形如下面的表格，常常在技术计算中用到，数据源可能来自于实验观察或者数值计算。 ... ...
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2018-05-18 23:35:05
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一次线性函数拟合曲线的结果，是欠拟合的情况： 下面进行建立2次线性回归模型进行预测： 二次线性回归模型拟合的曲线： 拟合程度明显比1次线性拟合的要好 下面进行4次线性回归模型： 四次线性模型预测准确率为百分之百， 但是看一下拟合曲线，明显存在不合逻辑的预测曲线， 在样本点之外的情况，可能预测的非常不 ...
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2018-05-01 12:38:09
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来自：某小皮 最优化函数库Optimization 优化是找到最小值或等式的数值解的问题。scipy.optimization子模块提供函数最小值，曲线拟合和寻找等式的跟的有用算法。 最小二乘拟合 假设有一组实验数据（xi, yi），事先知道它们之间应该满足某函数关系yi = f(xi)，通过这些已 ...
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2018-04-02 10:08:40
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mathematical method 曲线拟合 指数 $lnY = lna + bX$ 对数 $Y = blnX + a$ 幂函数 $lgY=lga+blgX$ 多元线性回归模型 回归分析中有两个或者两个以上的自变量,就是多元回归 最小化残差平方和 "SSE" 图论: Floyd 最大流 Ford ...
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2018-02-04 11:11:34
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1 #include 2 #include 3 #include 4 5 using namespace std; 6 7 // 代价函数的计算模型 8 struct CURVE_FITTING_COST 9 { 10 CURVE_FITTING_COST ( double x, double y ... ...
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2018-02-03 00:49:51
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已知数据点$p_i(x_i, y_i), i = 1, 2, ..., n$，求近似曲线$g(x, y)$， 使得近似曲线与$f(x, y)$的偏差最小。（为了使计算简单，以$f(x, y)-g(x, y)$的平方和最小作为目标函数。） 多项式拟合 设待拟合多项式为：$y = g(x)=a_0+{a ...
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2017-10-28 16:39:28
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