我试图拟合一条曲线，以获得一篇新闻文章的点赞数作为文章年龄函数的估计函数。我有一个包含 5000 个数据点的数据集。X 轴是自发布以来的时间，以小时为单位，y 轴是它拥有的共享数量。
该函数的局限性在于它不允许有负导数（文章变老时不会失去喜欢）并且在x = 0时，y不能大于0。
我设法得到这样的东西的唯一方法是使用函数 a*log(x-1)/log(b)+c 并且仅将其应用于前 240 个小时左右。如果我采用更长的时间跨度，它只会变成 y(0) > 0 的线性估计。我还必须挑选出所有高于 500 的数据点，否则它会变得很高。
我使用了以下 MATLAB 代码
modelFunc = @(p,x) p(1) .* log(x-1)/log(p(2)) + p(3);
coef = nlinfit(B(:,2),B(:,1),modelFunc,[1 2 0 0])
但是这个方法有几个问题使得结果接近无用：
我认为这是一个对数增长
我及时随机选择了截止值，使图表“看起来不错”
我随机选择了“异常高赞”的截止值
所以这条估计线更多地基于我眼中看起来不错的东西，而不是数学计算......
关于如何获得良好估计的任何想法？
