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已知直线l1yk1xB1

自己一个一个的试,希望你能,说不定运气好就中了 AABJTXYOARzdyycf AAIDRMJWUBomuskv AASMNPFNLXzgwxff AKRCTAAAlFvqIugQ AGKOSAAAiSEqcMyk AGKOSAAAAmWIcMyk AYCGKAAAAmWIugQC AYCGKAAASEqcMykU AYCHMAAAmWHtLxjT APTXBAAAlVHtfPBn APTXBAAADp...

若一次函数与反比例函数yk/x的图像都经过点(-2,1) 代入得: 1=k/(-2) k=-2 y=kx+b 1=4+b b=-3 若一次函数y=kx+b与反比例函数yk/x的图像都经过点(-2,1)则b的值为-3

这个叫数据拟合,最小二乘的误差e可以定义为 e^2 = (f(x_1)-y_1)^2 + (f(x_2)-y_2)^2 + ... +(f(x_n)-y_n)^2 这个误差e就表示你提到的“拟合程度”,当然这个误差是基于离散L2范数的,也可以相应定义基于离散L1的误差。 如果你已经知道f(x)的样子...

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