本篇文章给大家谈谈育儿最佳拟合曲线，以及最优拟合曲线对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
如何寻找最好的拟合曲线?以及matlab中Polyfit的用法?
【1】用cftool
cftool
回车，出现一个对话框。【1】Data输入相应的x，y，然后create data set；【2】fitting，选择提供的各种模型，逐个试试，总能找到残差最小的，相关系数最大的一种模型。
【2】给个例子。
clc;clear
x=-1:0.1:1
for k=1:length(x)
y(k)=x(k)^2+0.1*rand
end
[p,s]=polyfit(x,y,2)
s.R
plot(x,y,'o',x,polyval(p,x))
结果：
p =
1.0072 0.0091 0.0439
s =
R: [3x3 double]
df: 18
normr: 0.1153
ans =
-2.2509 -0.0000 -3.4208
0 2.7749 0.0000
0 0 -3.0492
s是个结构数组。
S contains fields for the triangular factor (R) from a QR decomposition of the Vandermonde matrix 【范德蒙特矩阵】of X, the degrees of freedom (df)【自由度】, and the norm of the residuals (normr)【范数】.
什么是最佳拟合？
“最小二乘法”：即“最佳拟合直线”是使样本点到该直线的离差平方和达到最小的直线（采用垂直距离）。
拟合值就是通过最小二乘法拟合后在某点的预测值。
曲线拟合一般有哪些方法？
曲线拟合一般方法包括育儿最佳拟合曲线：
1、用解析表达式逼近离散数据的方法
2、最小二乘法
拓展资料育儿最佳拟合曲线：
实际工作中育儿最佳拟合曲线，变量间未必都有线性关系育儿最佳拟合曲线，如服药后血药浓度与时间的关系;疾病疗效与疗程长短的关系;毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合(curve fitting)是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其育儿最佳拟合曲线他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
育儿最佳拟合曲线的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于最优拟合曲线、育儿最佳拟合曲线的信息别忘了在本站进行查找喔。