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曲线拟合软件说明 基于自变量X和因变量Y的样本数据，通过曲线拟合方法建立因变量Y和自变量X的关系: y=F(x)。包括直线拟合、多项式曲线拟合、指数函数拟合、对数函数拟合、幂函数拟合、Logistic函数拟合。曲线拟合软件还附件有统计参数计算、统计检验、一元n次方程求根、互相关函
该API属于AAD服务，描述: 带宽曲线接口URL: "/v2/aad/domains/waf-info/flow/bandwidth"
如果我们有6个数据，我们选择用怎么样的回归曲线对它拟合呢？看下图可以发现得到的直线 并不能较为准确的描述训练数据的形态，我们说这不是一个良好的拟合，这也叫做欠拟合如果我们再加入一个特征值 ，得到 于是我们得到二阶多项式，一个稍好的拟合。最后我们直接用五阶多项式去拟合，发现对于训练样本可以很好的拟合，但是这样的
最后我们直接用五阶多项式去拟合，发现对于训练样本可以很好的拟合，但是这样的模型对预测往往效果不是非常好，这叫做过拟合（overfitting）。 在这里我们可以发现，原来过拟合和欠拟合和模型复杂度是相关的，具体描述如下图 也就是说，在模型相对复杂时，更容易发生过拟合，当模型过于简单时，更容易发生欠拟合。
声。而欠拟合与之相反，其原因是选择的参数或模型不够复杂，例如用线性模型去拟合非线性结构，显然是欠拟合的。图2.7表示了在分类问题中出现的过拟合与欠拟合问题。对于这样的非线性模型，如果采用图2.7（a）的线性模型，显然无法去拟合非线性的分界线，这种情况为欠拟合，模型将无法得到很好的
B-Splines，简称NURBS）曲线是一种强大的数学工具，广泛应用于计算机图形学、CAD/CAM系统、几何建模和数据拟合等领域。NURBS曲线通过控制顶点和权重，能够精确地表示复杂的曲线和曲面形状，特别适合于对真实世界对象的建模和数据点的光滑拟合。 4.1NURBS曲线基础 NU
打开方式 2. 打开界面 3.输入数据 4.选择拟合方式 5.选择拟合时需要几阶？ 6.查看拟合效果 7.绘图显示 8.保存拟合数据 9.如何使用拟合曲线 1.打开方式 输入cftool 或者 2. 打开界面 3.输入数据 4.选择拟合方式 Custom Equations：用户自定义的函数类型
y1_res, x2_res, y2_res, l2_res = res_optimized.x # 依据优化得到的函数生成椭圆曲线 # 计算椭圆偏角 alpha_res= np.arctan((y2_res- y1_res)/(x2_res-x1_res))
# ROC曲线 ## 1、roc曲线 曲线的坐标分别为真正例率（TPR）和假正例率（FPR），定义如下： 
