1樓：george zhou
如果x能取0， 可以得到乙個約束：a+c=y(0). 另外，可以考察x趨向正負無窮大時y的漸進特性。
比如說x趨向於負無窮時y趨於0，說明b和d都必須大於0，等等。這些約束可以幫助縮小引數空間，或者能透露所選模型是否合適
2樓：Twinleaf
補充一下～MATLAB裡有乙個函式lsqcurvefit，即最小二乘優化，已知函式形式，因變數值和自變數值，就可以擬合出函式中所有引數的值。當然你得先給各個引數的初始值MATLAB才能搜尋……所以答案不唯一，一般都是不斷選擇初始值看哪乙個擬合結果最合適…
3樓：
從最小二乘的思想出發，這裡記已知待擬合的資料點為，設要擬合的引數是，定義目標函式，其中和分別是資料的值和將當前擬合引數和對應的資料帶入進去得到的值，即。
方法1：轉化為優化問題，引數是，目標函式是，用一些最優化的方法求解即可。例如梯度下降法（試過，很慢），牛頓法，信賴域法等等。
可能有多個收斂點，要注意換換初值，而且步長要選好，exp指數上的係數一點點變化波動太劇烈。所以推薦使用matlab自帶的優化的函式求解，如fminunc。
方法2：求上述目標函式最小，即求，化為4個方程（分別是），利用非線性方程組求根的方法求解。
方法3：其實matlab還有個叫做cftool的工具箱，可以直接擬合給定的函式型別。
如何判斷自己的網路是欠擬合還是過擬合？
Chuang 首先題主你要保證你的資料集是沒有問題的，對於訓練集和測試集的劃分也是合理的。一般來說，對於網路擬合程度的判斷主要還是使用檢視訓練集誤差和驗證集誤差的方法。欠擬合乙個網路是欠擬合的，那必然在開發集和驗證集上的誤差是很大的。假定訓練集誤差是20 驗證集誤差是 22 在這裡對於訓練集而言，誤...
matlab怎麼曲線擬合？
曠修 不是很懂您想問什麼。如何對已有資料進行擬合併求得擬合方程？或者知道了方程要繪製方程曲線？如果是前者的話可以在MATLAB中直接畫，舉個簡單的例子，比如已求得的方程為 就不再需要原來的資料，直接在命令列視窗輸入如下命令即可 clear clcx 0 1 100 y 0 1 100 F 2 x 3...
為什麼svm不會過擬合？
過擬合是ML的核心難題，所有ML的模型都會存在過擬合，所以SVM肯定是存在過擬合的。特別是硬間隔SVM，是非常容易過擬合的，而加入軟間隔，很好的緩解了過擬合，SVM的最小化 w 本質上是要最大化間隔，但同時也是一種正則化方法，可以看作是對模型的結構約束，這樣可以篩選掉一部分w很大的模型，削減假設空間...