多项式回归也称多元非线性回归,是指包含两个以上变量的非线性回归模型.对于多元非线性回归模型求解的传统解决方案,仍然是想办法把它转化成标准的线性形式的多元回归模型来处理. 多元非线性回归分析方程 如果自变数与依变数Y皆具非线性关系,或者有的为非线性有的为线性,则选用多元非线性回归方程是恰当的.例如,二元二次多项式回归方程为: 令,及于是上式化为五元一次线性回归方程: 这样以来,便可按多元线性回归分析的方法,计算各偏回归系数,建立二元二次多项式回归方程. -参考文献:智库百科,点击打开 多元二项式回

syms f x a b c; f(x)=3*x^4-4*x^3-12*x^2; q(x)=a*x^2+b*x+c; %二点二次插值 x=[-1.2 -0.8]; ff=diff(diff(f)); dif=diff(f); for i=1:3 %[a b c]=solve('f(x(1))=q(x(1))','f(x(2))=q(x(2))','12*x(1)^3-12*x(1)^2-24*x(1)=2*a*x(1)+b','a','b','c'); a=dif(x(1))/(x(1)-x(2

目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结

2019/3/25 真的,当那个图像出现的时候,我真的感觉太美了. 或许是一路上以来自我的摸索加深的我对于这个模型的感受吧. 二次函数拟合--最小二乘法公式法 与线性回归相似,对二次函数进行拟合某种意义上也只是加了一个函数,虽然求解的方程变得更加繁琐,需要准备的变量也增加到了七个. 思路有借鉴于:最小二乘法拟合二次曲线 C语言 为了更好的理解回归问题中最小二乘法的求偏导过程,这次我选择自己手打公式. 大概流程如下 但是到此处之后便被这三个繁琐的方程给难倒了,虽然肯定可以说是能强解,但是感觉就是不

MATLAB曲线拟合 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5db2286f0100enlo.html MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令: 多项式函数拟合:  a = polyfit(xdata,ydata,n) 其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata 为要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式y = a1xn + … + anx + an+1的系数a = [a1, …, an, an+1]. 多项式在x处的值y可用下面程序计算

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

1.原理简述:     根据两幅图像中的一些已知对应点(控制点对),建立函数关系式,通过坐标变换,实现失真图像的几何校正. 设两幅图像坐标系统之间畸变关系能用解析式来描述: 根据上述的函数关系,可以依次计算畸变图像每个像素的矫正坐标值,保持各像素值不变,这样生成一幅矫正图像. 2.实现过程: (1)因此首先要得到多项式,matlab提供了拟合多项式的函数 Isqcurvefit,                                格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) f:符

前段时间有多个网友询问在64位Matlab中如何使用WASPCN(水和蒸汽性质计算软件)的方法,一直没能给出解决方案. 最近自己有个项目也需要在64位Matlab中如何使用WASPCN(水和蒸汽性质计算软件),不得不设法解决问题了. 整个解决过程还真不简单. 需要先把原来的WASPCN.dll修改出64位版本的dll,由于原来dll是采用Delphi开发的,64位版本修改过程遇到了一些技术问题一直未能解决,最后不得不放弃,改用VC来重新dll. 还好以前有基础,先把32位dll的编程语言由Del

本文部分内容参考了http://www.360doc.com/content/15/1103/16/1180274_510463048.shtml 一.检查Java环境 对于已经装上JAVA环境的计算机,首先要确定一下装的环境是否与当前的Matlab builder for java版本相兼容,本文使用的Matlab版本是R2014a. 在CMD.EXE中键入 :java -version 如果出现图中信息则表示已经安装好了JAVA环境并且可以看到它的版本 进一步在cmd中输入javac -ve

转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5859751 Spearman Rank(斯皮尔曼等级)相关系数 1.简介 在统计学中,斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名,并经常用希腊字母ρ(rho)表示其值.斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X.Y之间的相关性,其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述.如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素,那么,当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时(即两个变量

C#和MatLab的混合编程,充分利用了winform的直观显示和matlab的强大计算能力.在此以一个小例子的形式给大家讲述一下二者混合编程的实现. 一.软件的配置说明 C#版本:VS2010 matlab版本:matlab2013a 二.把 matlab函数编译成dll文件 2.1首先写一个函数的.m文件(如下函数MatrixOpera实现两个矩阵的相加和相减) %--------------------------------------------------------function

如下为本人亲证代码: 一: 编译器的安装与配置(环境不同,显示结果不同) 要使用MATLAB编译器,用户计算机上应用事先安装与MATLAB适配的以下任何一种ANSI C/C++编译器: 5.0.6.0版的MicroSoft Visual C++(MSVC) 5.0.5.2.5.3.5.4.5.5版的Borland C++ LCC(由MATLAB自带,只能用来产生MEX文件) 下面是安装与配置MATLAB编译器应用程序MEX的设置的步骤: (1)在MATLAB命令窗口中运行mex –setup,出

[kate总结]Matlab坐标轴问题 总结而言 行óYó高ó垂直 列óXó宽ó水平 Maplab中存有2张图片 1．JPG 宽(列):320    高(行):482 在matlab中显示 2．JPG 宽(列):480      高(行):360 首先要弄清楚两个概念:处理对象是图片还是对应的矩阵(真彩色图像返回3维矩阵,灰度值图像返回二维矩阵) 如果处理的对象是图片,涉及如下概念 1)坐标原点:左上角 2)X:水平方向 3)Y:垂直方向 4)图像大小: Width:水平方向的宽度  Heigh

这个周开始要着手实现网格水印的代码了,虽然还什么都不会,但也只能一步步摸索着往前走了. 我要实现的论文题目是<<Watermarking 3D Polygonal Meshes in the Mesh Spectral Domain>>,之前的博客中有过这篇论文的理论分析,看起来貌似不难,但动手实现起来的时候还是挺困难的.首先要解决的问题就是配置实验环境. 一开始我打算用Eigen对拉普拉斯矩阵进行特征值分解,因此就涉及到Eigen的配置.Eigen是一个开源的矩阵运算库,里面封装

拟合练习: function f = curvefun(x, tdata) f = (x()*x()*x()) / (x()-x()) * ( exp(-x()*tdata)/(x()-x()) + exp(-x()*tdata)/(x()-x()) - (/(x()-x())+/(x()-x()))*exp(-x()*tdata) ); %数据输入 tdata = [ ]; vdata = [ ]; %拟定估计值 x0 = [ ]; x = lsqcurvefit('curvefun', x0

方法一:直接用多元二项式回归 %数据输入 x1 = [ ]; x2 = [ ]; %多元二项式回归函数 y = [ ]; X = [x1' x2']; Y = y'; rstool(X, Y, 'purequadratic', 0.05);%使用纯二次模型 结果: 方法二:化为多元线性回归 %数据输入 x1 = [ ]; x2 = [ ]; y = [ ]; %多元线性回归 X = [ones(, ), x1)' (x2.^2)']; Y = y'; [b, bint, r, rint, sta

1.多元线性回归 %数据的输入 x = [ ]; y = [ ]; %转换为列向量 X = [ones(,) x']; Y = y'; %回归分析及检验 [b, bint, r, rint, states] = regress(Y, X, 0.05); b, bint, states %作散点图和回归之后的图 z = b() + b()*x'; figure() plot(x', Y, 'k+') hold on plot(x', z, 'r') %作残差图 figure() rcoplot(r

原文 http://www.cnblogs.com/sorex/archive/2012/08/01/2617469.html 闲来无聊写篇文章聊以慰藉. 本文写了Matlab的2种基本调用方式,且同时和C#内部的Math类做了性能对比. 软件:Windows 7 x64,Microsoft Visual Studio 2012 RC,Matlab R2012a 一.首先装好Matlab R2012a. 二.打开Matlab,File->New->Function 输入如下代码 ? 1 2 3

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

环境:vs2013  matlab2015b 一.生成独立可执行的程序(exe文件)步骤1.设置编译器.在matlab命令行输入mbuild –setup以及mex –setup,选择安装的c编译器.2.输入mcc -e filaname:3.安装<matlab path>\toolbox\compiler\deploy\win32目录下的MCRInstaller.二.脱离matlab运行可执行程序MCR是由matlab的运行环境,占用不到300M的对于用不同matlab版本生成的exe文件,