lsqcurvefit函数（least-squares curve-fitting）：用于最小二乘法求解非线性曲线拟合问题。即已知输入向量xdata和输出向量ydata，并且知道输入与输出的函数关系为ydata=F(x, xdata)，但不知道系数向量x。 1.语法 x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata) 从 x0 开始，求取合适的系数 x，使
文章目录 起因什么是误差平方和lsqcurvefit（）函数用法用matlab证明最小二乘法为什么用误差平方和来评价 起因 在做非线性最小二乘拟合的题目时，需要计算误差平方和 在lsqcurvefit（）函数中已经给出一个计算好的误差平方和，但在查看参考答案时，其用的是norm函数，一种经常用于求范
非线性曲线拟合是已知输入向量xdata和输出向量ydata，并且知道输入与输出的函数关系为ydata=F(x, xdata)，但不知道系数向量x。今进行曲线拟合，求x使得输出的如下最小二乘表达式成立： min Σ(F(x,xdatai)-ydatai)^2 函数 lsqcurvefit 格式 x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)
所解决问题： 我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据。 我们需要根据x, y的值找出最佳的A、B、C值。则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit，当然你也可以使用nlinfit、lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己
