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文档简介
发现曲线拟合的最小二乘法、直线拟合、直线拟合、多项式拟合、一般的最小二乘法的拟合、应用，上述线性模型实际上是最小二乘法的普及，实际上是多项式近似函数的问题。 这不仅可以解决一元化问题，也可以用于多种多样的问题。 此外，还可以求解一些非线性问题。 求解方法通过一定的代数变换变换成线性模型能解的问题。 例如，对方程y=a e b x取对数，得到l n y=l n a b x，将Y=lny、A=l n a、B=b变换为解Y=A Bx的线性问题。 同样地，如果能取y=a b/x模拟和这个方程式的倒数，则新的变量1/y在x上处于线性关系。 线性模型的深度和推广、主页、拟合和插值的关系、函数拟合和曲线拟合都需要基于一组数据将一个函数构建为近似。 根据近似的要求，两者的数学方法完全不同。 例如：下面的数据是在某个实验中得到的，想要得到x和f的关系吗？MATLAB(cn )，问题：要确定数据点，需要确定满足特定要求的曲线或曲面。 解决方案：曲线(面)必须反映整个对象的变化趋势，而不是通过所有数据点。 这就是数据拟合，也称为曲线拟合或曲面拟合。 而且，如果要求通过所有给定的数据点，则曲线拟合问题的最常用的解法线性最小二乘方法的基本原理第一步骤：选择一组函数r1
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