ccleehom的博客

在之前，我们都是用一个函数来拟合数据点的分布，但有时候使用单一函数很难达到比较好的拟合效果，所以就有了分段函数来拟合数据点，但分段函数如果不设置约束条件的话，会显得整个拟合比较“僵硬”，最直观的表现就是线条不平缓。为了解决这个问题，就引出今天要研究的算法，样条函数插值法。 样条函数实际上就是分段函数，但是其每段的函数需要用m次多项式来拟合相邻的两个数据点，并且保证这个m次...

双线性插值其函数其实不是线性的，函数类似于F（x,y）=a0+a1x+a2y+a3xy。通过函数我就可以看出来，我们想要得到的插值点是位于任意一（x,y）位置上的第三维的值F（x,y）。我们可以想象我们正在处理一张图片A，像素的行列号即是（x,y），像素的灰度值就是F（x,y）,当我们需要对这张图片的像素值进行重采样的时候，新图片的每个像素灰度值是多少呢？这就需要进行插值处理了。 ...

线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式，其在插值节点上的插值误差为零。线性插值的几何意义如右图所示，即为利用过点（X0,Y0）(X1,Y1)的直线L（X）来近似原函数F（X） ...

这篇博客是本人决定投身统计学的开篇，将会是以一个系列存在，记录了本人在学习统计学过程中遇到的一些指标、算法，以本人浅薄的一些见解来尽量用通俗易懂的语言描述各种指标、算法的现实意义及适合的应用场景。由于学习是一个持续性的过程，所以文章发布后随着对知识的深入理解，可能会更正之前文章的一些说法，或者增加一些新的见解，如有不当之处欢迎骚扰！ 响应文章的标题，我们为什么要对数据...