最小二乘法的目标是找到使得上述残差平方和最小的函数f(x)f(x)的参数。 代码示例 下面是使用Python实现最小二乘法拟合多元函数的代码示例: importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportleastsqdeffunc(params,x):a,b,c=paramsreturna*x+b*x**2+cdefresiduals(params,y,x):returny-func(params,x)# 数据点x=n...
最小二乘法是一种寻找使误差函数最小化的参数的方法。在Python中,我们可以使用SciPy库的optimize模块中的leastsq函数来实现最小二乘法。 fromscipy.optimizeimportleastsq# 使用最小二乘法计算拟合参数params_init=[1,0]# 初始化参数的值params_fit=leastsq(error_func,params_init,args=(x,y))[0] 1. 2. 3...
最小二乘法介绍最小二乘法是最常用的线性回归解法,它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配 。最小二乘法的目的是找到因变量 与自变量 之间的函数关系 最小二乘法是一种常用的数据拟合方法,可以用于拟合多元函数。在本文中,我们将使用Python编程语言来演示如何使用最小二乘法来拟合多元函数。我们将首先...
在optimize模块中可以使用 leastsq() 对数据进行最小二乘拟合计算。leastsq() 函数传入误差计算函数和初始值,该初始值将作为误差计算函数的第一个参数传入。计算的结果是一个包含两个元素的元组,第一个元素是一个数组,表示拟合后的参数;第二个元素如果等于1、2、3、4中的其中一个整数,则拟合成功,否则将会返回 m...