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math.h里的三角函数用的单位是弧度，你貌似错在这里。
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从键盘输入一个角度值，求出该角度的正弦值、余弦值和正切值。
对应幂指数函数的拟合，通过指数转换，就可以直接使用regress多元线性回归函数，求得其斜率k。
需要使用的朋友随便改几个地方（例如变量名等）就可以用在自己的应用程序中了。在这里给出拟合直线Y=a0+a1X 以及Y=aX的例子。首先是关于最小二乘法的数学基础，就不多说了，无非就是求偏导之类的。
你先把最少二乘法的原理搞懂吧，其实最少二乘法不难得。你可以自己推到，不过这些经典的方法，都有现成公式的了。拿本书找出公式，也就是几个矩阵的运算，把你的数据带进去就直接算得出了。
已知一些点，十个左右吧 拟合一个三角函数并画出图形，我要程序 数据各位大哥大姐自己弄也行 （好弄），用最小二乘法。
1、曲线拟合，简单来说，是指以近似的方法用一条曲线逼近一组数据点。逼近的方法最常用的事最小二乘法，当然也有其他方法。
2、首先，谁都不能根据仅有的数据集来断定这就是什么曲线。我们只能通过对数据观察推测可能会符合什么形式的曲线。已知10个数据点的训练集，可以采用多项式拟合的办法来做，但是不建议使用C语言来实现。
3、不建议使用C语言来实现曲线拟合。这种数学问题用matlab很容易就可以解决，c语言写要麻烦的多的多。比如你采用最小二乘法的话，你需要自己用c语言写很多矩阵运算。
4、通过一些点拟合出一条直线。参数：pt_input指向传入的点的指针。ptNumbers传入的点数量。k指向拟合直线参数k的指针。b指向拟合直线参数b的指针。
通过一些点拟合出一条直线。参数：pt_input指向传入的点的指针。ptNumbers传入的点数量。k指向拟合直线参数k的指针。b指向拟合直线参数b的指针。
用多重循环，遍历每个未知数的整数值(从0到9)，当方程两边相等时，此时的所有循环变量值就是一组解。
曲线拟合，简单来说，是指以近似的方法用一条曲线逼近一组数据点。逼近的方法最常用的事最小二乘法，当然也有其他方法。
拟合直线之后会有一个拟合结果表，在这个表里有直线的方程，斜率值(slop)，截距值(intercept)，以及这些值的误差(error)，和拟合结果的r^2（越接近于1，表明拟合结果越好）。
这与几阶多项式无关，关键是用什么方法拟合。如果只有33个数据点，解一族线性方程就可以了，如果有很多组数据，就用最小而乘法，步骤略微多一些。看看计算方法的书就任意操作了。
