最小二乘拟合是通过使各实验（或观测）数据与拟合曲线的偏差的平方和最小，来寻找实验数据的最佳函数匹配的方法。
举一反三
- 关于数据拟合问题，如下叙述不正确的是 A: 最常用的一种准则是拟合误差平方和最小的最小二乘准则 B: 可以用线性最小二乘拟合或者非线性最小二乘拟合方法 C: 拟合问题本质上是要寻求一个函数y=f(x), 使 f(x) 在某种准则下与所给数据点最为接近。 D: 拟合问题本质上是要寻求一个函数y=f(x), 使 f(x)经过每一个所给数据点。
- 求数据的最小二乘拟合, 则713829fe01ac66df215cb72cdca11f23.pngac72d353215ec0ce7538fae02c909519.pnge4a9ff12dd5d39b220e9df1a9a784e1a.png
- 求最小二乘拟合直线拟合如下数据。[img=531x56]1770dd9b47b67ad.png[/img]
- 使用最小二乘法时，偏差的平方和最小意味着拟合直线与整个实验数据的______。 A: 不相关 B: 偏离度大 C: 偏离度最小 D: 以上3个都不对
- 用数据做最小二乘拟合,得到4be606289762dd85cb2f97565a506d73.pngf645704459ee8c7522aa4262087545cc.png63ffda39664a339f15a4c14370f58f58.png