matlab-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
从 x0 开始，求取合适的系数 x，使⾮线性函数 fun(x,xdata) 对数据 ydata 的拟合最佳（基于最⼩⼆乘指标）。ydata 必须与 fun 返回的向量（或矩阵）F ⼤⼩相同。
（1）fun：符号函数句柄，如果是以m⽂件的形式调⽤的时候，别忘记加@；
（2）x0：最开始预估的值(预拟合的未知参数的估计值)。即⽅程系数的预估值。
n3
（3）xdata：已有的xdata.
sarcastic（4）ydata：与xdata对应的ydata.
2.测试x = lsqcurvefit (fun,x0,xdata,ydata )
1%test xdata = [0.9 1.5 13.8 19.8 24.1 28.2 35.2 60.3 74.6 81.3];ydata = [455.2 428.6 124.1 67.3 43.2 学习雷锋演讲稿
28.1 13.1 -0.4 -1.3 -1.5];fun = @(x,xdata )x (1)*exp (x (2)*xdata );x0 = [100,-1];x = lsqcurvefit (fun,x0,xdata,ydata )times = linspace (xdata (1),xdata (end ));plot (xdata,ydata,'ko',times,fun (x,times ),'b-')legend ('Data','Fitted exponential')title ('Data and Fitted Curve')1
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wrap up
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说服性演讲>preview6share
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8口语培训
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兼收并蓄
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12hotel booking
