python 多项式拟合 如何应用最小二乘法进行实验曲线拟合？

如何应用最小二乘法进行实验曲线拟合？

打开excel，首先将数据绘制成线性图表，然后在图表中添加趋势线，然后选中“显示公式”以符合数据公式。最小二乘法（又称最小二乘法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法，可以很容易地得到未知数据，并且得到的数据与实际数据之间的误差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲线拟合。其他优化问题也可以用最小化能量或最大熵来表示。拟合：对于给定的数据点{（Xi，Yi）}（I=0，1在固定函数类Φ中，求P（x）∈Φ，使误差平方和e^2最小，e^2=∑[P（Xi）-Yi]^2。从几何学上讲，就是求并给出一个不动点{（Xi，Yi）}（I=0，1y=P（x）。函数p（x）称为拟合函数或最小二乘解，求拟合函数p（x）的方法称为曲线拟合的最小二乘法。

求“最小二乘法”拟合曲线的原理？

最小二乘法的目的是根据N个离散点拟合曲线y=f（x），每个点到f（x）的距离的乘积最小。

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