B题拟合代码

资 源 简 介

B题拟合代码

详 情 说 明

针对B题的拟合问题，通常需要基于数学模型对给定数据进行参数优化。以下是典型的解决思路：

模型选择 首先需要根据数据特征选择合适的数学模型，常见的有线性回归、多项式拟合、指数衰减模型等。若数据呈现非线性趋势，可能需要考虑更复杂的自定义函数。

损失函数设计 通过最小二乘法或其他优化目标（如绝对误差最小化）构建损失函数，量化预测值与真实值的偏差。

参数求解 采用数值优化算法（如梯度下降、Levenberg-Marquardt）迭代调整模型参数，直至收敛到最优解。对于线性问题，可直接通过正规方程解析求解。

结果验证 使用决定系数（R²）、均方误差等指标评估拟合质量，必要时通过残差分析检查模型假设是否合理。