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最小二乘法的拟合

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最小二乘法的拟合

对给定数据点的集合,在取定的函数类中,使误差的平方和最小,从几何意义上讲,就是寻求与给定点集的距离平方和为最小的曲线,函数称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数的方法称为曲线拟合的最小二乘法。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。
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导读对给定数据点的集合,在取定的函数类中,使误差的平方和最小,从几何意义上讲,就是寻求与给定点集的距离平方和为最小的曲线,函数称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数的方法称为曲线拟合的最小二乘法。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。

对给定数据点的集合,在取定的函数类中,使误差的平方和最小,从几何意义上讲,就是寻求与给定点集的距离平方和为最小的曲线,函数称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数的方法称为曲线拟合的最小二乘法。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。

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最小二乘法的拟合

对给定数据点的集合,在取定的函数类中,使误差的平方和最小,从几何意义上讲,就是寻求与给定点集的距离平方和为最小的曲线,函数称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数的方法称为曲线拟合的最小二乘法。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。
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