Я занимаюсь разработкой Java-программы, в которой используются методы подбора кривой для определения временных сложностей для о-нотации.Мне предоставляют входной размер и время, и я должен определить, к какому классу сложности времени он относится, выполнив регрессию для данных, чтобы найти соответствие кривой.До сих пор я был в состоянии получить кривые для x, x ^ 2, x ^ 3, e ^ x .... Теперь я пытаюсь сделать то же самое для logx, xlogx, x ^ 2logx, используя логарифмическую регрессию, котораяимеет вид y = a + blogx.Я трактовал это как линейную регрессию a + bx, но поменял x на logx, xlogx, x ^ 2logx и затем выполнил на нем удаление Гаусса, как и для линейной кривой.Это хороший подход, или я должен искать уравнение в форме ax ^ 2logx + bxlogx + c вместо?Я мог бы использовать любые разъяснения или предложения.Спасибо