📄 ch7_3.htm
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<TITLE> 曲线契合 </TITLE>
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<FONT COLOR="#0000FF">
<H1>7.3 曲线契合</H1>
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<HR>
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曲线契合<FONT FACE="Times New Roman"> (curve-fitting) </FONT>故名思义就是要将一组离散的数据以一个近似的曲线方程式来代表。有了这个解析形
态的方程式,我们就可以很方便去运用它。曲线契合与前述的内插有许多相似之处,但是这二者最大的区
别在于曲线契合要找出一个曲线方程式而内插仅是要求出内插数值即可。
<BR>
<P>
要找出近似一组数据(也就是最能代表这些数据)的曲线方程式,有许多选择,从简单的一阶线性方程式
到高阶的多项式都有。我们以下就介绍二种方法:线性回归(linear regression),多项式回归(polynomial
regression)。<BR><HR>
<UL>
<LI> 7.3 曲线契合
<UL>
<LI> 7.3.1 <A HREF="ch7_3_1.htm" tppabs="http://166.111.167.223/computer/cai/matlabjc/ch7_3_1.htm"> 线性回归</A>
<LI> 7.3.2 <A HREF="ch7_3_2.htm" tppabs="http://166.111.167.223/computer/cai/matlabjc/ch7_3_2.htm"> 多项式回归</A>
<LI> 7.3.3 <A HREF="ch7_3_3.htm" tppabs="http://166.111.167.223/computer/cai/matlabjc/ch7_3_3.htm"> 多项式契合及函数计算</A>
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