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数学建模算手学习--数据处理

数学方法

  • 插值算法
    • 线性插值
    • 拉格朗日插值
    • 牛顿插值
  • 拟合算法
    • 最小二乘法
    • 极大似然估计
    • 非线性最小二乘法

插值算法

插值算法通常用于构建一个函数，该函数可以在已知数据点之间进行插值，从而可以通过该函数来估计在未知数据点的函数值。

线性插值

线性插值是一种基本的插值方法，它假设在已知数据点之间的函数值是线性的，并根据这些点的位置和函数值来推断出其他点的函数值。

拉格朗日插值

牛顿插值

拉格朗日插值和牛顿插值则是一种更高阶的插值方法，它们使用多项式来拟合数据点，从而可以更精确地估计未知数据点的函数值。

拟合算法

拟合算法是一种通过数学模型来逼近实际数据分布的方法。

最小二乘法

极大似然估计

非线性最小二乘法

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