C 最小二乘法求多项式拟合曲线 下载积分:2000 内容提示: // shujunihe.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // // quanzhuyuan.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include<string> #include<cmath> using namespace std; class shujunihe { public: ...
include<stdio.h> include<math.h> void Guass(int n,float Array[][10]){ float s,u;int i,j,k,a,x,y;for(i=0;i<n-1;i++){ s=Array[i][i];k=i;for(a=i+1;a<n;a++){ if(fabs(s) < fabs(Array[a][i])){ s=Array[a][i];k=a;} } if(k!=i){ for(j=...
是不是想写成为y=at+bt^2+ct^3 但是实际拟合出来的表达式为y=a[3]+a[2]t+a[1]t^2+a[0]t^3会有个常数项的。简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最...
void main(){ double X[21] = {0.00,0.056,0.112,0.168,0.224,0.280,0.336,0.392,0.448,0.504,0.560, 0.616,0.672,0.728,0.784,0.84,0.896,0.952,0.1008,0.1064,1.12} ;double Y[21] = {0.00,1.66,3.31,4.96,6.6,8.22,9.82,11.4,12.94,14.43,15...
试用最小二乘法根据以下数据表求的最小二乘拟合曲线。 相关知识点: 试题来源: 解析 解:先将线性化,即两边取以10为底的对数,变为,设, ,,所以原式变为:。这里,,, ,代入公式得, ,,, 所以可以得到以下方程组:,解得:,,代回求得,,,故方程为。反馈...
a从几何意义上讲,就是寻求与给定点 (i=0,1,…,m)的距离平方和为最小的曲线a。函数b称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数c的方法称为曲线拟合的最小二乘法。在曲线拟合中,函数类d可有不同的选取方法。 Says from the geometry significance, is seeks with gives the fixed-point (i=0,1,…, m) ...
x=0:0.1:0.9;y=[2.0 2.52 3.08 3.68 4.32 5.0 5.72 6.48 7.28 8.12];c0=[0 0 0];c=nlinfit(x,y,@myfun,c0)运行结果c = 8.8192 0.5871 -6.8299 分别是abc的值
下列关于最小二乘法说法不正确的是 ( )A.可以被应用于数据的曲线拟合B.对有解的线性方程组求解时残差平方和为零C.对齐次线性方程组求解时得到零解D.追求某个方程的严格成
A:利用最小误差的平方寻求数据的最佳匹配函数 B:一般应用在直线/曲线拟合的目的上。 C:利用最小二乘法可以便捷的求得未知的数据,起到预测的作用,并且使得这些预测的数据与实际数据之间的误差平方和达到最小。 D:利用残差平方和最小作为损失函数温馨提示:仔细审题,不要疏忽大意,避免做错题目!正确...
以下关于线性回归模型说法错误的是:A.线性回归是有监督学习B.线性回归模型可以用最小二乘法求解参数C.线性回归模型可以用梯度下降法求解参数D.线性回归模型只能拟合出曲线