資料擬合是什麼意思我就不介紹了，首先介紹下常用的資料擬合方法
其中直線的擬合可歸結為多項式中次數為1的擬合。除了上述的線性擬合，還存在非線性擬合。
只給最簡單的實現例子，其他控制代碼值詳查matlab的help文件
例如
p=ployfit(x,y,m),x,y為已知資料點向量的橫縱座標，m為擬合次數，返回m次擬合的係數賦予p
y0=polyval(p,x0)，求得多項式在x0處的值賦給y0
xdata,ydata為給定的橫縱座標，按函式檔案fun給定的函式，
以x0為初值作最小二乘擬合，返回函式fun中的係數向量x和殘
差的平方和resnorm，通俗的理解fun函式就是乙個給定的函式
，你只能改變他的某幾個引數
舉例說明
在已知系統模型結構時，用系統的輸入和輸出資料計算系統模型引數的過程。18世紀末德國數學家c.f.高斯首先提出引數估計的方法，他用最小二乘法計算天體執行的軌道。20世紀60年代，隨著電子計算機的普及，引數估計有了飛速的發展。引數估計有多種方法，有矩估計、極大似然法、一致最小方差無偏估計、最小風險估計、同變估計、最小二乘法、貝葉斯估計、極大驗後法、最小風險法和極小化極大熵法等。最基本的方法是最小二乘法和極大似然法。
資料擬合在數學建模中常常有應用，與圖形處理有關的問題很多與擬合有關係。例如98年數學建模美賽a題，生物組織切片的三維插值處理，94年a題逢山開路，山體海拔高度的插值計算等。
資料科學 引數估計
點估計 用樣本統計量 的某個取值直接作為總體引數的 的估計值 矩估計法 即矩估計，也稱 矩法估計 就是利用樣本矩來估計總體中相應的引數 如 用樣本平均值估計總體的平均值，用樣本的方差來估計總體的方差 區間估計 在點估計的基礎上，給出總體引數估計的乙個區間範圍，該範圍通常由樣本統計量加減估計誤差得到。...
機器學習 GMM引數估計的EM演算法
看理論之前先來 舉個例子 對於乙個未知引數的模型，我們觀測他的輸出，得到下圖這樣的直方圖 我們先假設它是由兩個高斯分布混合疊加而成的，那麼我們該怎麼去得到這兩個高斯分布的引數呢？em演算法！假設觀測資料 y1 y2，yn是由高斯混合模型生成的。p y k 1k k y k 其中，表示的是高斯模型的引...
資料缺失情況下的引數估計
前言 前一篇講到了引數估計，其中會涉及到特徵維數問題，類別間有差異的特徵有助於分類，而特徵太多又會造成計算和儲存的困難，並且還會造成overfitting導致泛化效能不高。通常會新增正則化或進行特徵降維或進行引數共享 平滑來防止過擬合。本章討論的是在樣本點的某些特徵丟失的情況下如何進行分類的問題。e...