1. 输入数据并选择Y轴数据 2 非线性拟合 Analysis—Fitting—Nonlinear Curve Fit—Open Dialog 3.选择拟合曲线类型 在origin7.5中选择曲线类型和表达式比较直观,8.5好像反而不太直观了. 固定某个参数可在Parameters中设置. 点击Fit开始拟合 双击FitNL中的小图打开图像 4.延长拟合曲线范围 点击左上角小锁头图标,Change Parameters 切换回 选择Fitted Curves—Range改为Custom—去掉Au

Java 使用 CommonsMath3 的线性和非线性拟合实例,带效果图 例子查看 GitHub Gitee 运行src/main/java/org/wfw/chart/Main.java 即可查看效果 src/main/java/org/wfw/math 包下是简单的使用 版本说明 JDK:1.8 commons-math:3.6.1 一些基础知识 线性:两个变量之间存在一次方函数关系,就称它们之间存在线性关系.也就是如下的函数: \[f(x)=kx+b \] 非线性:除了线性其他的都是非线

MATLAB实例:多元函数拟合(线性与非线性) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多请看:随笔分类 - MATLAB作图 之前写过一篇博文,是关于一元非线性曲线拟合,自定义曲线函数. 现在用最小二乘法拟合多元函数,实现线性拟合与非线性拟合,其中非线性拟合要求自定义拟合函数. 下面给出三种拟合方式,第一种是多元线性拟合(回归),第二三种是多元非线性拟合,实际中第二三种方法是一个意思,任选一种即可,推荐第二种拟合方法. 1. MATLA

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s

技术背景 在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案.MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案.这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案. 环境配置 在按照这篇博客中的方法进行安装和配置之后,可以在本地的docker镜像仓库中找到一个mindspore的镜像: [dechin-manjaro gitlab]# d

Origin使用教程 Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件,是公认的简单易学.操作灵活.功能强大的软件,既可以满足一般用户的制图需要,也可以满足高级用户数据分析.函数拟合的需要,是公认的快速.灵活.易学的工程制图软件. 资源名称[点击即可免费下载] 资源大小   Origin 6.0软件在分析化学数据处理中的应用.PDF 438.12 KB   Origin 7.0.pdf 3.10 MB   Origin 8.0中文教程.pdf 19.97 MB   Origin

在空间上看见同学转的一篇关于学术研究的文章,由于不常常上空间,更别说在上面看一些好的文章,所以特意将那篇文章整理到自己的博客中,方便以后做科研的时候能够用到,原文出处:http://user.qzone.qq.com/9320597/blog/1380214863#!app=2&via=QZ.HashRefresh&pos=1380214863 1.  请教怎样反读出 origin 曲线上全部数据点? 如,我用 10个数据点画出了一条 origin 曲线,并存为 project的.OPJ 

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

MATLAB实例:非线性曲线拟合 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 用最小二乘法拟合非线性曲线,给出两种方法:(1)指定非线性函数,(2)用傅里叶函数拟合曲线 1. MATLAB程序 clear clc xdata=[0.1732;0.1775;0.1819;0.1862;0.1905;0.1949;0.1992;0.2035;0.2079;0.2122;0.2165;0.2208;0.2252;0.2295;0.2338;0.238

作者:桂. 时间:2017-03-22  06:13:50 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6597796.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 分布拟合与曲线拟合系列本想简单梳理,却啰嗦的没完没了.本文主要介绍:多直线的拟合,多曲线可以依次类推.全文主要包括: 1)背景介绍 2)理论推导 3)代码实现 4)关于拟合的思考 内容多有借鉴他人,最后一并附上链接. 一.背景介绍 对于单个直线,可以借助MLE或者最小二乘进行求参,对于多条

过拟合与欠拟合 我们希望机器学习得到好的模型,该模型能够从训练样本中找到一个能够适应潜在样本的普遍规律.然而,如果机器学习学的“太好”了,以至把样本的自身特点当作潜在样本的一般特性,这就使得模型的泛化能力(潜在样本的预测能力)下降,从而导致过拟合.反之,欠拟合就是学习的“太差”,连训练样本都没有学好. 欠拟合容易处理,比如在决策树中扩展分支,在神经网络中增加训练轮数,需要重点关注的是麻烦的过拟合. 当训练数据很少时,如果使用了过多的特征,将会导致过拟合: 图三是一个明显的过拟合,它使用了高阶多项

1 函数拟合 函数拟合在工程(如采样校正)和数据分析(如隶属函数确定)中都是非常有用的工具.我这里将函数拟合分为三类:分别是多项式拟合,已知函数类型的拟合和未知函数类型的拟合.matlab中关于函数的拟合提供了很多的拟合函数,这里不再一一介绍.仅对常用的多项式拟合和已知函数类型的拟合中一部分matlab函数的使用进行介绍. 1.1多项式拟合 对于 形式的拟合函数,其中 为待定系数.我们可以使用matlab中的polyfit函数进行拟合.函数的调用形式为: coef = polyfit(xx,yy

参考:http://blog.csdn.net/ztmsimon/article/details/50524392 在论坛中总看到有人在说Math.NET Iridium,查了一下,现在被整合到MathNet.Numerics这个库中来了. 但是好像对于MathNet.Numerics这个库的相关资料比较少.我 大概看了一下,MathNet.Numerics这个库太博大精深了,就举线性拟合的例子来说明一下这个库. 1.引用库: 在http://numerics.mathdotnet.com/这个

作者:桂. 时间:2017-03-22  06:13:50 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6597796.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 分布拟合与曲线拟合系列本想简单梳理,却啰嗦的没完没了.本文主要介绍:多直线的拟合,多曲线可以依次类推.全文主要包括: 1)背景介绍 2)理论推导 3)代码实现 4)关于拟合的思考 内容多有借鉴他人,最后一并附上链接. 一.背景介绍 对于单个直线,可以借助MLE或者最小二乘进行求参,对于多条

目录 QuantLib 金融计算--收益率曲线之构建曲线(2) YieldTermStructure 问题描述 Piecewise** 分段收益率曲线的原理 Piecewise** 对象的构造 FittedBondDiscountCurve FittedBondDiscountCurve 的原理 FittedBondDiscountCurve 的构造 FittingMethod 类 拟合曲线 如果未做特别说明,文中的程序都是 Python3 代码. QuantLib 金融计算--收益率曲线之构建

1.多项式拟合 对散点进行多项式拟合并打印出拟合函数以及拟合后的图形import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.arange(1,17,1) #生成散点列表作为x的值y=np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60]) #给定y的散点值#用3次多项式拟合z

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

    这篇博文承接上一篇,详细推导了 SVM 算法,包括对偶算法,SMO 优化算法,核函数技巧等等,最后还提到用高度非线性的曲线代替超平面,就是神经网络的方法.     在第一篇中已经得到了最优间隔分类器的目标函数: \[\begin{align*} max_{\gamma,w,b} \quad \gamma \\ &s.t. \quad y_{i}\frac {wx+b}{||w||} > \gamma \end{align*}\]     接下来的任务就是要求解这个目标函数了.为了求解

示例1:求极值 首先我们以Ceres库官网中的Hello World例子来进行说明.这里例子的目的是为了计算方程取得最小值时x的值.从这个方程很容易看出来当x=10时,f(x)取得最小值0.这个方程虽然没有什么实际意义,但是为了演示Ceres库还是很不错的例子. 1.编写一个g(x)=10-x的残差方程.代码如下: structCostFunctor { template <typename T> bool operator()(const T* const x, T* residual) c

1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图. 如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上这并不是一个很好的模型.我们看看这些数据,很明显,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓.因此线性回归并没有很好拟合训练数据. 我们把此类情况称为欠拟合(underfitting),或者叫作叫做高偏差(bias). 这两种说法大致相似,都表示没有很好地拟合训练数据.高偏差这个词是