python数据一阶拟合，python数据拟合方法

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人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法(Error Back-Prooaeation)，简称为BP网络。

拟合函数拟合函数在所有数据点处的某种总体误差最小

1、最小二乘法的基本思想是，在拟合数据的时候，要使拟合数据的误差平方和最小，从而得到最优的拟合参数。具体来说，就是要求解一个函数，使得该函数的误差平方和最小。

2、拟合函数：拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字，这就是拟合函数。

3、原因：拟合的本质是一个优化过程，就是把给定函数形式的部分参数作为优化变量，通过一定的算法调整这些变量，使得拟合函数的值与原始数据总的误差最小（一般来说是最小二乘意义上的）。

4、首先：findsym(c)findsym(z)发现c z 都是关于X的函数。下面画图：plot(0：100，subs(z，0：100))；希望采纳，设置为满意答案，谢谢。

一阶指数衰减式拟合A1中的正负如何取舍

1、fh(t)=c1e-1τ在数学上表示对应齐次方程的通解，是一个随时间作指数衰减的量，当时t~∞，fh(t)~0，在物理上表示一个暂态，一个过渡过程。

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3、双指数衰减拟合是一种数学模型，用于拟合类似指数衰减的特征的数据集，通常用于处理自然现象中的指数衰减情况，例如药物实验中的指数衰减等。

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