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On Discrete Least Squares Polynomial Fit, Linear Spaces and Data Classification | Science Publications

机译:离散最小二乘多项式拟合,线性空间和数据分类科学出版物

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摘要

> The best discrete least squares polynomial fit to a data set is revisited. We point out some properties related to the best polynomial and precise the dimension of vector spaces encountered to solve the problem. Finally, we suggest a basic classification of data sets based on their increasing or decreasing trend, and on their convexity or concavity form.
机译: >再次讨论对数据集的最佳离散最小二乘多项式拟合。我们指出了一些与最佳多项式有关的属性,并精确说明了解决该问题所需的向量空间的维数。最后,我们建议根据数据集的增加或减少趋势以及它们的凸面或凹面形式对数据集进行基本分类。

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