函数形式已经知道了y=a*(x^b)*exp(-c*x)，直接拟合就是了。
函数形式本身就提供了很宝贵的信息，压缩了模型空间，而你偏要放弃这些信息，小样本条件下在一个大很多的模型空间里估计。
不要为了非参而非参，样本如此之少，非参效果很差的。
拟合的函数f(x)=sum[K(x,xi)*yi]/sum[k(x,xi)]
K(x,xi)的数学表达与核函数的选取有关，常用的有Epanechnikov核，三次方核，高斯核。
就用高斯核吧，K(x,xi)=exp[-(x-xi)^2/2σ^2
]
高斯核的方差参数σ相当于带宽，初值可用x的样本标准差。
然后尝试增加σ(t+1)=1.01* σ(t)或者减小σ(t+1)=0.99* σ(t)，如果拟合的残差平方和减小，σ就沿着那个方向继续试探，直到残差平方和不再减小。
慢慢计算
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