哈工大机器学习多项式拟合，使用MATLAB实现，有图

最小二乘法的基本原理和多项式拟合matlab实现.doc

多项式拟合基线

最小二乘法的基本原理和多项式拟合 一 最小二乘法的基本原理 从整体上考虑近似函数 同所给数据点 (i=0,1,…,m)误差........

matlab多种式拟合优度代码 MultiPolyRegress示例 X是您的数据矩阵。 5个维度的500个数据点。 另一种看待这种情况的方法是5个独立变量的500个样本。 Y是您乘以1的观察向量500。您想找到X到Y列的良好多项式拟合。假设您决定对所有5个独立变量拟合2次多项式。 目前，您有兴趣拟合标准多项式基础，而无需进一步干预这些条款。 内容 如何使用输入 清楚的 load Example.mat reg=MultiPolyRegress(X,Y,2) % Gives you your fit. reg = FitParameters: '-----------------' PowerMatrix: [21x5 double] Scores: [500x21 double] PolynomialExpression: [21x2 table] Coefficients: [21x1 double] yhat: [500x1 double] Residuals: [500x1 double] GoodnessOfFit: '-----------------' RSquare:

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——数据的多项式拟合，简单明了，易于理解

java下做线性拟合缺少工具，该资源提供多项式拟合。

数值分析课程中的几种拟合方法

vc++实现的多项式拟合程序，可绘出拟合后的曲线

#ifndef FUNCTION_H_ #define FUNCTION_H_ #include #include #include "polyfit.h" #include using namespace std; dxs::dxs() { ifstream fin("多项式拟合.txt"); fin>>n; x=new float[n]; y=new float[n]; for(int i=0;i>x[i]; } for(i=0;i>y[i]; } cout<>nn; m=nn+1; u=new float*[m]; for(i=0;i 2021-08-08 16:29:31 2KB 多项式拟合 c++多项式拟合