SSE和RMSE比较小 拟合度R接近于1较好 * 统计参数模型的拟合优度 1.误差平方和(SSE) 2. R-Square(复相关系数或复测定系数) 3. Adjusted R-Square(调整自由度复相关系数) 4.Root mearn squared error(RMSE),(均方根误差)

定义: 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. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

假设有这么一组数据, x=[4 5 6 7 8 4 8 10]'; y=[56 56 56 56 56 60 60 60]';z=[6 6 6 9 6 19 6 6]'; 要求出其平面方程z=C+Ax+By 可以使用MATLAB的regress来进行平面拟合: X = [ones(size(x,1),1) x y];b = regress(z,X); 解得:b=[-63.488372093023390;-1.406976744186046;1.402325581395351]; 分别对应上式的C

@ 目录 前言 一.拟合 1.定义 2.三种判别准则 3.最小二乘法 (1)一般形式 (2)常用函数 (3)matlab实现 二.插值 1.定义 2.方法 (1)分段线性插值 (2)拉格朗日插值多项式 (3)样条插值 3.matlab实现 (1)一维插值函数 (2)三次样条插值 (3)二维插值 总结 前言 插值和拟合都是要求通过已知的数据去寻求某个近似函数,使得近似函数与与已知数据有较高的拟合精度.本文将介绍两者的区别,相应的算法以及如何用matlab实现. 一.拟合 1.定义 已知一组(二维)

拟合椭圆首先要知道各个点的坐标,然和带入如下公式: x = [59 136 58 137 57 137 56 137 55 138 54 139 53 140 52 141 51 142 51 143 51 144 50 145 50 146 50 147 50 148 49 149 49 150 49 151 49 152 49 153 50 154 50 155 50 156 50 157 51 158 51 159 51 160 52 161 52 162 53 163 54 164 54

一.数据排序整合 1.随机生成的数,从小到大排序 clear rand('seed',1)%设置随机种子,确保随机数一样 edge_range=unifrnd (1, 10, 1, 10) edge_height=unifrnd (1, 10, 1, 10) subplot(311),plot(edge_range,edge_height) title('初始值') temp(:,1) = edge_range.';%对应起来 temp(:,2) = edge_height.'; temp =

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53422070

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

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

matlab的多项式拟合: polyfit()函数 功能:在最小二乘法意义之上,求解Y关于X的最佳的N次多项式函数. clc;clear; close all; x=[ ]; y=[2.7 7.4 20.0 54.5 148.4]; r=corrcoef(x,y) ;%两个变量的相关系数 a=polyfit(x,y,) x1=:; P=polyval(a,x1);%a是多项式拟合后返回的系数 figure();hold on;plot(x,y,'r*',x1,P,'b-.'); 注:a是返回的两

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二

——转载网络 在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]'; 第二步:

一.学习目标. (1)了解Matlab与数学建模竞赛的关系. (2)掌握Matlab数学建模的第一个小实例—评估股票价值与风险. (3)掌握Matlab数学建模的回归算法. 二.实例演练. 1.谈谈你对Matlab与数学建模竞赛的了解. Matlab在数学建模中使用广泛:MATLAB 是公认的最优秀的数学模型求解工具,在数学建模竞赛中超过 95% 的参赛队使用 MATLAB 作为求解工具,在国家奖队伍中,MATLAB 的使用率几乎 100%.虽然比较知名的数模软件不只 MATLAB. 人们喜欢使

数据的平面拟合 Plane Fitting 看到了一些利用Matlab的平面拟合程序 http://www.ilovematlab.cn/thread-220252-1-1.html

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

转发请说明来处 Win7配置caffe(无GPU) 配置环境: 必须:win7 64 + vs2013 Win7 64位旗舰版要升级到service spack(因为是在vs2013下,想安装vs2013,得将旗舰版升级到Service Pack1),如下图 Vs2013 本人申请的服务器,无GPU,如图: 计算机-属性-设备管理器 (如果你的是NVIDIA,需要下载CUDA,不着急下面先看) 本人python2.7.12(不是安装的anaconda,当然建议安装这个) Matlab2016a

MATLAB新手教程   ．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,仅仅需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键就可以.比如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系

最近任务用到matlab较多,第一版的代码大部分对于矩阵类的计算都是用for循环来完成的,主要是思维还没有适应matlab.看了同事的一份代码后,现在遇到需要循环的地方第一反应就是如何能够用矩阵的直接计算来替代.比如,统计一个矩阵中大于某值的所有元素的和.所以,就会经常要用到一些matlab已经写好的函数.在此整理出来,以备以后查用. 日期: tmpstr = '2015-05-08'; date = datestr(datenum(tmpstr),'yymmdd'); hourNum = ho