T-TEACH.RU
Аппроксимация функций. Метод наименьших квадратов (МНК)
Линейная и полиномиальная регрессия. Построение аппроксимирующей кривой, оценка качества (R², MSE).
Линейная (y = ax + b)
Полиномиальная (степень n)
📌 Экспериментальные точки (xᵢ, yᵢ)
📊 Линейная зависимость
(1,2), (2,3.8), (3,6), (4,8.2), (5,10)
🌀 Квадратичная
(-3,9), (-2,4), (0,0), (2,4), (3,9)
📈 Кубический тренд
(0,0), (1,1), (2,8), (3,27), (4,64)
📉 Зашумленные данные
(0,0.2), (1,1.1), (2,1.9), (3,3.2), (4,3.8), (5,5.1)
📊 Аппроксимирующая кривая
—
🧠 Метод наименьших квадратов (МНК): подбирает коэффициенты так, чтобы сумма квадратов отклонений Σ(yᵢ - f(xᵢ))² была минимальной.
Прямо сейчас идёт набор на курс по Математике!
А ещё мы раздаём бесплатные промокоды на любой второй курс. Просто выберите и оплатите понравившийся Вам курс и получите второй совершенно бесплатно.
