MATLAB数据拟合

【课程介绍】
结合MATLAB曲线拟合工具箱介绍数据拟合，内容包括数据预处理、参数拟合和非参数拟合等。
【课程收益】
MATLAB曲线拟合工具箱中工具和函数的使用
参数拟合和非参数拟合，方法和算法
拟合计算前的数据预处理，计算后的拟合优度评价

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第一章：数据预处理

    01. 缺失值的处理-发现缺失值 11:25
    02. 缺失值的处理-删除缺失值 9:42
    03. 缺失值的处理-缺失值的插补 11:21
    04. 异常值的处理-发现异常值-isoutlier函数 22:36
    05. 异常值的处理-发现异常值-箱形图 9:07
    06. 异常值的处理-删除异常值 7:45
    07. 异常值的处理-异常值的插补 8:49
    08. 数据的平滑-smoothdata函数 14:10
    09. 数据变换-概述 3:29
    10. 数据变换-对数变换/平方根变换/反正弦变换 4:33
    11. 数据变换-中心化 3:04
    12. 数据变换-标准化 3:40
    13. 数据变换-极差标准化(归一化) 5:09
    14. 数据变换-几种变换的比较 10:06

第二章：数据拟合的一般操作

    1. 使用拟合工具进行数据拟合-曲线拟合 9:39
    2. 使用拟合工具进行数据拟合-曲面拟合 4:09
    3. 使用fit函数进行数据拟合 4:28

第三章：

    01. 参数拟合概述 7:21
    02. 最小二乘法-概述 2:14
    03. 最小二乘法-线性最小二乘 3:17
    04. 最小二乘法-加权线性最小二乘 5:45
    05. 最小二乘法-稳健最小二乘 5:42
    06. 最小二乘法-非线性最小二乘 4:15
    07. 库模型-指数模型/傅里叶模型/高斯模型/多项式模型 7:14
    08. 库模型-幂级数模型/有理模型/正弦和模型/威布尔分布模型 6:17
    09. 自定义模型 5:09
    10. 指定拟合选项 5:38
    11. 评价拟合优度-概述 3:53
    12. 评价拟合优度-残差 9:06
    13. 评价拟合优度-拟合优度统计量 7:32
    14. 评价拟合优度-置信和预测边界 2:11

第四章：非参数拟合

    1. 插值法 6:50
    2. 平滑样条法 4:00

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