Matlab多项式拟合测试

x=0:0.2:4;				%生成等差数列
rnd=rand(1,size(x,2))*5;                %生成一组随机数
y=x.*x.*x+x.*x+6+rnd;                   %生成y=x^3+x^2+6函数在垂直方向5个尺度内的随机采样序列
b=polyfit(x,y,3);                       %计算多项式拟合参数
yy=polyval(b,x);                        %生成拟合后y函数的新值
hold on,plot(x,y,'o'),plot(x,yy);       %hold开关打开用于画在同一张图上，前者画散点，后者话拟合曲线。

【效果图】：

时间： 2024-11-05 13:34:12

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Matlab多项式拟合測试

x=0:0.2:4; %生成等差数列 rnd=rand(1,size(x,2))*5; %生成一组随机数 y=x.*x.*x+x.*x+6+rnd; %生成y=x^3+x^2+6函数在垂直方向5个尺度内的随机採样序列 b=polyfit(x,y,3); %计算多项式拟合參数 yy=polyval(b,x); %生成拟合后y函数的新值 hold on,plot(x,y,'o'),plot(x,yy); %hold开关打开用于画在同一张图上,前者画散点,后者话拟合曲线. [效果图]:

matlab多项式拟合以及指定函数拟合

clc;clear all;close all;%% 多项式拟合指令:% X = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 ];% Y = [9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; % P= polyfit (X,Y,3);% % x = 0:2:10;% y = polyval(P,x);% plot(x,y,X,Y,'r*');%% 指定函数拟合 x=[ 0;0.4;1.2; 2;2.8;3.6;4.4;5.2; 6;7.2; 8;9.2;10.4;11.6;12.4;13.6;14.4;1

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最近在学机器学习,看了Andrew Ng 的公开课,同时学习李航博士的 <统计学习方法>在此记录. 在第十二页有一个关于多项式拟合的问题.此处,作者直接给出了所求的的偏导.这里做一下详细推导. , 此处函数模型的求偏导问题,首先看一下偏导的定义 因为此处是,所以除了Wj 外的Xi,Yi 都可以视作常数.对此求解. 推导后我们会发现所得出的公式与作者给出的答案不同 ,不过作者也给出了更正的勘误 但是我们发现还是和我推导出的答案不同.作者分母下的x上标为j+1,而我推导出的上标为2j,参考作者的勘

多项式拟合

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卡尔曼滤波实现多项式拟合Matlab

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