来源：同登科 《计算方法》 中国石油大学出版社 P106 *何为拟合？ 从给定的函数表出发，寻找一个简单合理的函数近似表达式来拟合给定的一组数据。 这里所说的“拟合”,即不要所作的曲线完全通过所有的Σ数据点，只要求所得的近似曲线能反映数据的基本趋势。数据拟合在实际中有广泛的应用。 它的实质是离散情况 ...
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2016-05-24 21:00:55
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主要讲解了贝叶斯概率与统计派概率的不同。
概率论，决策论，信息论（probability theory, decision theory, and information theory）是以后用到的三个重要工具，本节主要介绍概率论，这里的介绍还是结合前面的多项式拟合的例子讲解。...
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2016-05-06 15:58:06
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（一）局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值，因为它容易导致欠拟合（under fitting）。如下图的左图。而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的 过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。如下图的右图。 下面来讲一种非 ...
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2016-04-21 01:09:40
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误差计算 使用预测值到真实值距离的平方来计算误差 从一条简单的直线开始 scipy中的polyfit（多项式拟合）函数用户解决这个问题。 给定数据x和y，以及期望的多项式的阶（直线的阶是1）可以找到一个模型，能够最小化之前定义的误差函数 该函数会把拟合函数所使用的参数返回，即fp1= [ 2.596 ...
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2016-04-18 22:24:54
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转自：http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/项目中有涉及趋势预测的工作，整理一下这3种拟合方法：1、线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y): N = float(len(x)) sx,sy,sx.....
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2015-12-13 23:37:08
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一、为什么有CART回归树 以前学过全局回归，顾名思义，就是指全部数据符合某种曲线。比如线性回归，多项式拟合（泰勒）等等。可是这些数学规律多强，硬硬地将全部数据逼近一些特殊的曲线。生活中的数据可是千变万化。那么，局部回归是一种合理地选择。在斯坦福大学NG的公开课中，他也提到局部回归的好处。其中，C....
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2015-07-23 13:47:10
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正则化的提出，是因为要解决overfitting的问题。以Linear Regression为例：低次多项式拟合的效果可能会好于高次多项式拟合的效果。这里回顾上上节nonlinear transform的课件：上面的内容说的是，多项式拟合这种的假设空间，是nested hypothesis；因此，能...
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2015-06-30 21:36:17
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题目：https://www.hackerrank.com/challenges/predicting-office-space-price
分析：还是上次的房价预测题目，指明要用多项式回归拟合。在多元多项式拟合时候，目标函数表示如下
对其目标函数求偏导得到
很容易写出代码。
代码：
#coding:ut...
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2015-05-28 21:31:05
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一、曲线拟合是要找到一条光滑曲线，使其最佳地拟合数据，该曲线不必经过数据点；二、曲线拟合的内容： 1、光滑曲线的形式是怎么样：多项式模型？指数模型？其他函数模型 2、最佳拟合的概念：常用的误差准则是误差平方和最小，也可以是最大误差最小准则，误差绝对值和等。三、Matlab多项式拟合函数（指数拟合.....
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2015-05-17 23:32:00
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在matlab中经常需要对数据进行曲线拟合，如最常见的多项式拟合，一般可以通过cftool调用曲线拟合工具（curve fit tool），通过图形界面可以很方便的进行曲线拟合，但是有些时候也会遇到不方便用图形工具。因此这里简单的记下两种常用的拟合方法。1 多项式拟合（polyfit和polyval...
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2015-05-15 01:04:11
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