多项式函数曲线拟合——最小二乘法

最新推荐文章于 2025-07-21 12:34:07 发布
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分类专栏： 机器学习 & 统计分析 实用算法 文章标签： 多项式曲线拟合 统计分析
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        多项式函数拟合的任务是假设给定数据由M次多项式函数生成，选择最有可能产生这些数据的M次多项式函数，即在M次多项式函数中选择一个对已知数据以及未知数据都有很好预测能力的函数。

        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。

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