?? ch7_3.htm
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<TITLE> 曲線契合 </TITLE>
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<H1>7.3 曲線契合</H1>
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曲線契合<FONT FACE="Times New Roman"> (curve-fitting) </FONT>故名思義就是要將一組離散的數據以一個近似的曲線方程式來代表。有了這個解析形
態的方程式，我們就可以很方便去運用它。曲線契合與前述的內插有許多相似之處，但是這二者最大的區
別在于曲線契合要找出一個曲線方程式而內插僅是要求出內插數值即可。
<BR>
<P>
要找出近似一組數據（也就是最能代表這些數據）的曲線方程式，有許多選擇，從簡單的一階線性方程式
到高階的多項式都有。我們以下就介紹二種方法：線性回歸(linear regression)，多項式回歸(polynomial
regression)。<BR><HR>
<UL>
<LI> 7.3 曲線契合
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<LI> 7.3.1 <A HREF="ch7_3_1.htm" tppabs="http://166.111.167.223/computer/cai/matlabjc/ch7_3_1.htm"> 線性回歸</A>
<LI> 7.3.2 <A HREF="ch7_3_2.htm" tppabs="http://166.111.167.223/computer/cai/matlabjc/ch7_3_2.htm"> 多項式回歸</A>
<LI> 7.3.3 <A HREF="ch7_3_3.htm" tppabs="http://166.111.167.223/computer/cai/matlabjc/ch7_3_3.htm"> 多項式契合及函數計算</A>
</UL>
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