前面的分类都是基于标签是离散值进行的，这里回归是针对标签是连续值进行的。 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合，这个拟合过程就是回归，该线就是最佳拟合直线。主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。回归就是最佳拟合，找到最佳拟合参数集，训练分类器的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。 找到分类回归系数就可以了。 1：基于logistic回归和Si
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2024-04-02 11:01:07
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SVM与RBF-NN(上)1. SVM1.1 概述在机器学习中，常用的监督学习算法都是围绕着分类与回归，那么有的算法两者都能弄，比如logistic回归(逻辑回归哈，不是物流回归)。那么随着机器学习算法的不断发展，在没有进入深度学习之前，专家学者找到了当时模型算法的天花板---SVM。支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型，最直观的来讲，就是找一条最
Logistic回归的目标函数Logistic回归的损失函数采用Logistic损失/交叉熵损失：其中y为真值，μ(x)为预测值为1的概率。同其他机器学习模型一样，Logistic回归的目标函数也包括两项：训练集上的损失和+正则项同回归任务，正则项R(w)可为L1正则，L2正则，L1正则+L2正则。 目标函数的最优解给定正则参数（超参数）λ的情况下，目标函数最优解：最优解的必要条件：一阶
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2024-06-16 15:27:53
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基于matlab曲线拟合的数据预测分析作者：屈长杰【摘要】试验所得的数据一般为离散的，且不能直接用一般的方程去描述它们，这样给数据的分析和预测带来了极大的麻烦，本文针对股票数据的变化，使用matlab的多项式拟合，求导，以及预测功能，对股票的实时变化及其变化快慢做出分析，并用得出的拟合方程对未来的股票行情做一个基本的预测。【关键词】数据分析拟合 matlab21世纪的来临，宣告了信息化和数字化时代
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2024-02-27 14:41:47
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关于如何使用matlab进行数据拟合操作 操作： 1使用拟合工具进行数据拟合 2.使用fit进行数据拟合 步骤如下： 首先创建数据： 打开数据拟合工具箱： 出现弹窗： 下拉框中有各种模型：custom equation（用户自定义模型），exponential（指数函数）， fourier(f,x, ...
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2021-07-20 15:33:00
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首先调用数据x1，x2，y。然后对调用的数据进行拟合；clc;clear;close all;% y=A1*exp(x1) + A2*exp(x2) + A0;disp('请选择需要加载的
原创
2022-10-10 16:14:50
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这里用到的还是最小二乘方法，和上一次这篇文章原理差不多。
就是首先构造最小二乘函数，然后对每一个系数计算偏导，构造矩阵乘法形式，最后解方程组。
比如有一个二次曲面：z=ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f
首先构造最小二乘函数，然后计算系数偏导（我直接手写了）：
解方程组（下图中A矩阵后面求和符号我就没写了啊），然后计算C：
代码如下：
1 clear
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2020-09-10 14:37:00
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作者：Z-HE1） polyfit 代码例子如下，拟合一个3次曲线，并画图。 x = 0:1:9; y = [0 2 4 6 8 20 12 14 16 18] A=polyfit(x,y,3); z=polyval(A,x); plot(x,y,'r*',x,z,'b') 1） lsqcurvefit nlinfit 使用lsqcurvefit（最小二乘拟合）或nlinfit。下
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2019-12-11 22:33:00
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1 简介Matlab拟合椭圆2 完整代码function result = ellipseFit4HC(x,y,options)%ellipseFit4HC Estimates the ellipse parameters, based on N pairs of% measured (noisy) data (x and y), together with their statistic
原创
2022-02-21 19:22:40
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根据回归方法中因变量的个数和回归函数的类型： 特殊的回归方式： 逐步回归：回归过程中可以调整变量数的回归方法； Logistic回归：以指数结构函数作为回归模型的回归方法。一、一元回归1.一元线性回归 例题： 近10年来，某市社会商品零售总额与职工工资总额（单位：亿元）的数据，请建立社会零售总额与职工工资总额数据的回归模型。 （1）输入数据，画出散点图 （2）采用最小二乘回归注：相关公式（3）采
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2024-03-27 20:01:53
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实现曲面的拟合： 能够选择的模型有： custom equation（自定义模型）,interpolant(插值逼近)，lowess(线性最小二乘滤波)，polynomial（多形式逼近） 得出的空间图能够进行旋转。 并且能够显示残差图。残差图随着原图的旋转跟着旋转。 还能描绘等值线图 ...
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2021-07-20 17:31:00
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原文Matlab绘图（图像为本人所绘）强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元
1(1)分类，拟合，回归的区别？前几天用到了MATLAB中的多项式拟合函数和线性回归函数，然后发现有些概念和我理解的不一样。我就把我对这三个概念的理解说一下。 分类：在之前两讲中讲的算法PLA和朴素贝叶斯都是用来解决分类问题的。在二分类中，Y=+1或-1。分类问题是找到一个最好的超平面将不同的样本分开。 回归：回归问题的输出Y不只是局限在+1或者-1中，通常Y可以取整个实数空间的任意值。在这里
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2024-05-02 08:16:54
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在运行MATLAB编程进行数据的处理过程当中，我们常常用到matlab曲线拟合，但是工具箱由于需要人工交互，得到的拟合结果，需要人工的去提取，再输入，所以，工具箱拟合结果十分不适合调用，以及继续下面的操作，所以我们需要用到matlab曲线拟合函数,并且以最常用的多项式拟合函数为例作为matlab曲线拟合例子，进行详细介绍。
工具/原料
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2024-04-19 11:06:00
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之前实现过三维椭圆拟合，当时是利用已知点先进行椭球拟合，再进行平面拟合，通过解两个面的相交线得到空间椭圆函数。如果只知道空间坐标可以用上述的方法，但是通常我们获得空间点时会附带时间信息，因此我们可以认为三个分量都是时间的函数，来进行拟合。函数如下：由于是非线性方程组，下面我们只需要用高斯牛顿法或者LM法计算非线性最小二乘就可以了。代码如下：clear all;
close all;
clc;
w
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2023-06-27 21:15:30
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主要思想：
根据现有数据对分类边界建立回归公司，以此进行分类;
目的：
寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。
一般过程：收集数据：采用任意方法收集数据。准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。分析数据：采用任意方法对数据进行分析。训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。测试算法：一旦训练步骤完成，分
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2024-04-10 16:48:15
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为
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2022-12-04 09:18:05
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为
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2023-05-26 09:10:03
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转自原文 MATLAB曲线拟合 曲线拟合 实例：温度曲线问题 气象部门观测到一天某些时刻的温度变化数据为： t 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 T 13 15 17 14 16 19 26 24 26 27 29 试描绘出温度变化曲线。 曲线拟合就是计算出两组数据之间的一种函数关系，由
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2017-06-22 09:42:00
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为
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2023-03-06 09:13:11
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