最小二乘法直线拟合原理--最小二乘算法原理、来源及其Matlab实现(直线拟合) - 知乎
对于下列表格用最小二乘法拟合直线

matlab代码如下:
clear all
% 生成离散点
t = [19.1 25.0 30.1 36.0 40.0 45.1 50.0];
r = [76.3 77.8 79.75 80.80 83.35 83.90 85.10];
% 构造参数矩阵
A = ones(7,2);
A(:,2) = t';
% 参数初值
a = 0; %平均速度
b = 0; %初始位置
% 误差值
l = r - (b + a*t);
% 解算参数
for i = 1:7
dX = inv(A'*A)*A'*l';
b = b + dX(1);
a = a + dX(2);
l = r - (b + a*t);
end
% 成图,红色‘+’为生成的离散点,黑色直线为最小二乘拟合直线
plot(t,r,'r+',t,b+a*t,'k')
xlabel('温度T')
ylabel('阻值R')
title('Rt=R0+R0αT')
图像如下:

也可直接用polyfit来实现:
t = [19.1,25.0,30.1,36.0,40.0,45.1,50.0];
r = [76.3,77.8,79.75,80.80,83.35,83.90,85.10];
scatter(t,r); %scatter画出离散点
p=polyfit(t,r,1); %拟合曲线,其中p为权重系数
y1=polyval(p,t); %权重系数代入,拟合出新的y1
hold on %绘制y1
plot(t,y1)
xlabel('温度T')
ylabel('阻值R')
title('Rt=R0+R0αT')
图形为:

matlab打开matlab,用最简单的imread方法读取一个图像clcclearimg_h=imread('hua.jpg');返回一个数组(矩阵),往往是a*b*cunit8类型解释一下这个三维数组的意思,行数、数和层数,unit8:指数据类型,无符号八位整形,可理解为0~2^8的数三个层数分别代表RGB三个通道图像rgb最常用的是24-位实现方法,即RGB每个通道有256色阶(2^8)。基于这样的24-位RGB模型的色彩空间可以表现256×256×256≈1670万色当imshow传入了一个二维数组,它将以灰度方式绘制;可以把图像拆分为rgb三层,可以以灰度的方式观察它figure(1
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1.upto(9){|x|printx}为什么这行不通?{printx|x}}y呢? 最佳答案 它用于传递给您的block的参数。即在您的示例中,upto将使用1到9中的每个数字调用您的block,当前值可作为x获得。block参数可以有任何名称,就像方法参数一样。例如1.upto(9){|num|putsnum是有效的。就像一个方法的参数一样,一个block也可以有多个参数。例如hash.each_pair{|key,value|puts"#{key}is#{value}"} 关于ru
有没有人用ruby解决这个问题:假设我们有:a=8.1999999我们想将它四舍五入为2位小数,即8.20,然后乘以1,000,000得到8,200,000我们是这样做的;(a.round(2)*1000000).to_i但是我们得到的是8199999,为什么?奇怪的是,如果我们乘以1000、100000或10000000而不是1000000,我们会得到正确的结果。有人知道为什么吗?我们正在使用ruby1.9.2并尝试使用1.9.3。谢谢! 最佳答案 每当你在计算中得到时髦的数字时使用bigdecimalrequire'bi
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