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擬合和回歸有什么區(qū)別
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| 如題,擬合和回歸有什么區(qū)別與聯(lián)系?請賜教! |
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擬合是一種數(shù)據(jù)處理的方式。簡單的說就是你有一組數(shù)據(jù),覺得這組數(shù)據(jù)和一個已知的函數(shù)(這個函數(shù)的參數(shù)未定)很相似,為了得到最能表示這組數(shù)據(jù)特征的這個函數(shù),通過擬合這種方式(具體的數(shù)學方法很多)求得參數(shù)。 而回歸是一種特定的數(shù)學方法,它可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)擬合,得到函數(shù)的參數(shù)。 也有些擬合得到的參數(shù)并非是函數(shù)的參數(shù),如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到的是這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。 |
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這是網(wǎng)上對擬合、差值、逼近、回歸這些概念的分析 1、回歸一般指線性回歸,是求最小二乘解的過程; 2、擬合包括插值與逼近; 3、插值曲線要經(jīng)過型值點; 4、逼近只要求曲線接近型值點,符合型值點趨勢。 A、在求回歸前,已經(jīng)假設(shè)所有型值點同時滿足某一曲線方程,計算只要求出該方程的系數(shù); B、插值和逼近的結(jié)果曲線方程是由型值點而決定,不是一個求系數(shù)的過程。一般來說,型值點與型值點之間的曲線方程與鄰近的幾個型值點關(guān)系最大;離之越遠,關(guān)系越小。 簡單點說吧,插值和擬合差不多,只不過插值的時候已知點全部在曲線上(可以證明一定存在這樣的曲線),擬合就不一定要已知點全部在曲線上了;貧w分析其實就是插值、擬合的進一步操作,包括F檢驗、殘差分析等東西,也就是在插值擬合的基礎(chǔ)上再做一些分析。這三者沒有什么本質(zhì)的區(qū)別,樓主不用太擔心。 通過上面的分析,我感覺 擬合的概念更廣泛,回歸是擬合的一種方法。 |
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Curve fitting is the process of constructing a curve, or mathematical function, that has the best fit to a series of data points, possibly subject to constraints. Curve fitting can involve either interpolation, where an exact fit to the data is required, or smoothing, in which a "smooth" function is constructed that approximately fits the data. A related topic is regression analysis, which focuses more on questions of statistical inference such as how much uncertainty is present in a curve that is fit to data observed with random errors. Fitted curves can be used as an aid for data visualization, to infer values of a function where no data are available, and to summarize the relationships among two or more variables. Extrapolation refers to the use of a fitted curve beyond the range of the observed data, and is subject to a greater degree of uncertainty since it may reflect the method used to construct the curve as much as it reflects the observed data. cite:http://blog.sina.com.cn/s/blog_53b8f53e0102e1pw.html ,我覺得這個說的很明確 |
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