函数拟合，指数函数的拟合

1，指数函数的拟合

先把点的y坐标求一下log，变成一个线性函数的拟合问题，然后再用最小二乘法。

指数函数的拟合

2，什么是拟合呢

拟合　　所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。　　

什么是拟合呢

3，请问什么是拟合函数

拟合函数：拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字，这就是拟合函数。常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等，在MATLAB中也可以用polyfit 来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具。通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。扩展资料：拟合的方法：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。参考资料来源：搜狗百科-拟合

拟合函数是用于曲线拟合的函数。如果您知道y和x有关，但不知道是什么关系，只能通过实验得到一组数据，如x=x1时y=y1，x=x2时y=y2，...这里(x1,y1)、(x2,y2)、...都是实验结果，您就可以在直角坐标系中画出各点，描点可得两者的关系曲线。根据曲线的形状您可以选择一个函数，如果类似于直线那就简单了，如果是弯曲的可以选择y是x的多项式函数，如y=a*x*x*x+b*x*x+c*x+d等等，也可以是其他形式的函数类型，然后利用最小二乘法或其他拟合方法求出系数a,b,c,d等，即可得到y和x的关系，这个过程就是曲线拟合，这个函数就是拟合函数。由于实验有误差，选择的函数也不一定就很合适，拟合出来的函数一般难以准确通过各点，但可以离各点尽量近，从而近似地表示y和x的关系。扩展资料：MATLAB做曲线拟合可以通过内建函数或者曲线拟合工具箱(Curve Fitting Toolbox)。这个工具箱集成了用MATLAB建立的图形用户界面(GUIs)和M文件函数。利用这个工具箱可以进行参数拟合(当想找出回归系数以及他们背后的物理意义的时候就可以采用参数拟合)。或者通过采用平滑样条或者其他各种插值方法进行非参数拟合(当回归系数不具有物理意义并且不在意他们的时候，就采用非参数拟合方法)。利用这个界面，可以快速地在简单易用的环境中实现许多基本的曲线拟合。多项式函数拟合a=polyfit(xdata,ydata,n)其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式的系数 ,相对应的次数为由高到低。多项式在x处的值y可用下面程序计算。y=polyval(a,x)有了x和y就可以把拟合的图形画出来，并且同时与原图对比plot(xdata,ydata,x,y)一般的曲线拟合p=curvefit(Fun,p0,xdata,ydata)其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件，p0表示函数的初值．curvefit()命令的求解问题形式是若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算。例如已知函数形式，并且已知数据点要确定四个未知参数a，b，c，d．使用curvefit命令，数据输入；初值输；并且建立函数的M文件（Fun．m）参考资料来源：搜狗百科-曲线拟合

形象的说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等，在MATLAB中也可以用polyfit 来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。扩展资料MATLAB做曲线拟合可以通过内建函数或者曲线拟合工具箱(Curve Fitting Toolbox)。这个工具箱集成了用MATLAB建立的图形用户界面(GUIs)和M文件函数。利用这个工具箱可以进行参数拟合(当想找出回归系数以及他们背后的物理意义的时候就可以采用参数拟合)，或者通过采用平滑样条或者其他各种插值方法进行非参数拟合(当回归系数不具有物理意义并且不在意他们的时候，就采用非参数拟合方法)。利用这个界面，可以快速地在简单易用的环境中实现许多基本的曲线拟合。改善拟合结果很多因素会对曲线拟合产生影响，导致拟合效果又好有坏，这里仅从一些角度出发探讨有可能改善拟合质量。1、模型的选择:这是最主要的一个因素，试着用各种不同的模型对数据进行拟合比较;2、数据预处理:在拟合前对数据进行预处理也很有用，这包括对响应数据进行变换以及剔除Infs、NaNs，以及有明显错误的点。3、合理的拟合应该具有处理出现奇异而使得预测趋于无穷大的时候的能力。4、知道越多的系数的估计信息，拟合越容易收敛。5、将数据分解为几个子集，对不同的子集采用不同的曲线拟合。6、复杂的问题最好通过进化的方式解决，即一个间题的少量独立变量先解决。低阶问题的解通常通过近似映射作为高阶问题解的起始点。参考资料来源：搜狗百科-拟合

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