【人工智能】大数据智能：从数据拟合最优解到博弈对抗均衡解

一、2-D绘图 二、图形标注 三、保存和输出图形 四、数据插值和曲线拟合 五、3-D绘图 六、专用绘图程序

1.x-y数据存在 finalprojectdata.txt文件中。确定拟合该数据的最低阶多项式。提示:调用 polyfit函数 2.确定拟合的最低阶多项式分别在x=3.5,x=.2.和x=11.1处的值(精确到小数点3位)。提示:调用 polyval函数 3.绘出x-y数据以及拟合的最低阶多项式确定的函数在区间010]上曲线图(加标注加以区分数据)

在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。 对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间 所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出 某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点

在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。 对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间 所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出 某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点。图111说明了这两种方法

一、一元数据处理方法 1、插值法 2、数据拟合 2.1 线性最小二乘拟合（多项式拟合）方法 2.2 回归分析方法 二、多元数据处理方法 1、二维插值 2、多元回归分析 3、聚类分析 4、主成分分析 三、如何写好建模竞赛论文

内蒙古大学：《分析化学》课程教学资源（PPT课件）第二章 定量分析中的误差与数据处理 第五节 线形方程拟合

6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算