函式的擬合（從乙個部落格看到主要用這兩種函式）
格式：lsqcurvefit(f,a,x,y) nlinfit(x,y,f,a)
lsqcurvefit(f,a,x,y)解決非線性最小二乘回歸問題
nlinfit(x,y,f,a)解決非線性最小二乘回歸問題
在函式擬合的過程中遇到一些問題總結一下，希望能幫到需要的人
問題一：錯誤使用*內部矩陣維度必須一致
解決辦法： f=@(p,x)p(1)+p(2).*x2.*exp(p(3).*x1+p(4));在所有的*前加上.變成.*就好了
問題二：因為一開始選的擬合函式不是特別好也會出現迭代次數到預設最大，但是還結果未到函式定義數量級
解決辦法：如何增加迭代次數 options = optimset('maxfunevals',8000);
p=lsqcurvefit(f,[1,1,-1,1],[x1;x2],y,lb,ub,options)
lb和ub是上下限，不知道預設傳入乙個空向量，這次設定迭代次數是8000次
tensorflow實現非線性擬合
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x data np.linspace 0.5,0.5,200 np.newaxis 使得維度為 200,1 noise np.random.norma...
matlab 非線性優化
求解非線性問題 min z f x s.t.c x 0,ceqx 0,ax b,aeqx beq,lb x ub.x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian fmincon fun,x0,a,b,aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options,p...
非線性優化Ceres擬合圓
已知圓方程 r 2 x x 0 2 y y 0 2r 2 x x 0 2 y y 0 2 r2 x x0 2 y y0 2其中x0,y0,r為曲線待擬合引數。假設我們有n個關於x,y的觀測資料點，想根據這些資料點求出曲線的引數。那麼可以求解下面的最小二乘問題。為了擬合圓方程，直接用y為x的函式 mi...