圆拟合

最小二乘法是一种数学优化技术，通过最小化误差的平方和来找到一组数据的最佳函数匹配。在图像处理中，最小二乘法可以应用于圆的拟合，以实现精确的圆形检测和识别。这种方法能够以最简的方式求得一些不可知的真值，通过减小误差平方和来提高圆形拟合的精度。

此代码可用于判断一个点是否在圆内或圆外。

这是一个Matlab脚本，用于展示所有三个圆、所有主应力以及与莫尔圆相关的其他信息。

模型拟合情况分为两种： 过拟合：模型在训练集上的表现过于理想，泛化能力较差。 拟合不足：模型在训练集上表现不佳，无法捕捉数据的规律。 理想模型应同时具有较低的训练误差和泛化误差。

提供基于 MATLAB 的史密斯圆图绘制源码，并包含详细注释，方便电子通信专业学生及相关领域研究者理解和使用。

该 MATLAB 程序可生成用于计算最优 H 圈的初始圆参数。该程序操作简单，易于理解。程序中使用的示例数据基于以往数学建模竞赛中的数据。

拟合与统计回归：区别与联系 拟合与统计回归，两者都涉及寻找一个函数来描述数据，但侧重点有所不同。拟合更关注函数对数据的逼近程度，力求找到一个函数，使函数曲线尽可能地接近数据点。统计回归则更关注数据背后变量间的关系，力求找到一个函数，解释自变量如何影响因变量。 统计回归 统计回归分析主要分为线性回归和非线性回归。 线性回归 线性回归假设自变量与因变量之间存在线性关系。在MATLAB中，可以使用regress命令进行线性回归分析。regress命令可以提供回归系数、置信区间等统计信息，帮助我们理解变量之间的关系。 非线性回归 当自变量与因变量之间关系复杂，无法用线性函数描述时，需要使用非线性回归。MATLAB提供了多种函数用于非线性回归分析，例如nlinfit、lsqcurvefit等。选择合适的函数取决于数据的特点和分析目的。

【matlab】使用割圆术计算圆周率piCutCircle。割圆术公式经过自行推导，程序自主编写，发现其精度惊人，充分展示了古人的智慧和技术造诣。

过拟合：模型在训练集上的表现良好，但在新数据上表现不佳，泛化能力差。 欠拟合：模型未能从训练集中学习足够的信息，在新数据上表现不理想。 决策树的评估：使用交叉验证或划分数据集的方法来评估决策树的性能。

提供Matlab代码实现B样条曲线逼近。