一维移动最小二乘法，适合初学者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
2021-04-22 15:38:06
867B
1
对给定数据点{(Xi，Yi)}(i=0,1,…，m)，在取定的函数类Φ 中,求p(x)∈Φ ,使误差的平方和E^2最小，E^2=∑[p(Xi)-Yi]^2。从几何意义上讲，就是寻求与给定点 {(Xi，Yi)}(i=0,1,…,m)的距离平方和为最小的曲线y=p(x)。函数p(x)称为拟合函数或最小二乘解，求拟合函数p(x)的方法称为曲线拟合的最小二乘法。
2021-04-22 10:59:40
978B
1
polyfit函数用于多项式拟合，拟合y=a0+a1*x+a2*x^2+……+apoly_n*x^poly_n
参数：
/// \param x 观察值的x
/// \param y 观察值的y
/// \param poly_n 期望拟合的阶数，若poly_n=2，则y=a0+a1*x+a2*x^2
/// \param isSaveFitYs 拟合后的数据是否保存，默认是
2021-04-19 17:25:20
8KB
1
最小二乘法拟合一元四次方程程序( visua studio VB6.0代码编写)
2021-04-16 10:27:25
2.54MB
1