6.1.2 曲线拟合问题 仍然是已知 x1 … xm ; y1 … ym, 求一个简单易算的近似函数 f(x) 来拟合这些数据

以先后发生过两次土质滑坡的平朔公司东露天矿边坡为研究背景,针对目前高精度岩土层界面拟合时有效数据不足和人工评价误差较大的现状,充分利用岩土层界面的地质调查点数据,有效扩充钻孔数据范围,为高精度的岩土层界面拟合提供有效数据,并利用基于Closest Point算法的结构分析模型进行Kriging插值计算,实现Kriging算法与Closest Point算法的融合,完成对露天矿边坡各岩土层的三维拟合.现场选取测量点的比对结果表明,基于Kriging与Closest Point融合算法的界面拟合,与传统的人工经验评价方法相比,能大幅提高拟合精度,且简单易行

用m次多项式拟合n+1对数据观测值的基本方法是写出正规方程

一般的最小二乘逼近(曲线拟合 的最小二乘法)的一般提法是:对 给定的一组数据

仍然是已知 x1 … xm ; y1 … ym, 求一个简单易算的近似函数 f(x) 来拟合这些数据

一． 一元线性回归模型的评价 对一元线性回归模型需做数据的拟合优度、线性相关关系的检验

【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