least_squares函数还支持其他的损失函数,如'soft_l1'(平滑的L1损失函数),'huber'(Huber损失函数),'cauchy'(Cauchy损失函数),'arctan'(反正切损失函数)。 如果你不指定loss参数,least_squares函数默认使用'linear'损失函数。 例如: from scipy.optimize import least_squares # 定义你的fun函数和其他参数… result ...
一元线性回归拟合模型的参数估计常用方法是普通最小二乘法(ordinary least squares )或线性最小二乘法(linear least squares)。首先,我们定义出拟合成本函数,然后对参数进行数理统计。 带成本函数的模型拟合评估 下图是由若干参数生成的回归直线。如何判断哪一条直线才是最佳拟合呢? 成本函数(cost function)也叫损失函...
方法一：Scipy.polyfit( ) or numpy.polyfit( )这是一个最基本的最小二乘多项式拟合函数（least squares polynomial fit function），接受数据集和任何维度的多项式函数（由用户指定），并返回一组使平方误差最小的系数。这里给出函数的详细描述。对于简单的线性回归来说，可以选择1维函数。但是如果你想拟合更高维的...
AI检测代码解析 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdeflinear_regression(X,Y):n=len(X)m=(n*np.sum(X*Y)-np.sum(X)*np.sum(Y))/(n*np.sum(X**2)-np.sum(X)**2)b=(np.sum(Y)-m*np.sum(X))/nreturnm,b X=np.array([1,2,3,4,5])Y=np.array([2,3,5,7,11])m,b...
损失函数的类型,用于对残差进行加权或处理异常值。可选的损失函数包括linear(线性损失函数,默认)、soft_l1、huber、cauchy和arctan。 在scipy.optimize.least_squares函数中,loss参数用于指定损失函数(loss function),该函数决定了如何衡量模型预测值与实际值之间的差异。不同的损失函数适用于不同的场景,下面对linear、...
(1)线性回归( Linear Regression ) (2)线性回归的参数估计 最小二乘法( Least squares ) 梯度下降法 极大似然法( Maximum Likelihood,ML ) 三、线性回归模型性能评价指标 四、预测美国波士顿地区房价 (一)导入数据 (二)划分训练集测试集 (三)数据标准化 ...
# 定义线性回归模型deflinear_regression(x):returnw * x + b # 定义损失函数defloss_fn(y_true, y_pred):returntf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred)) # 设置优化器optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) # 定义训练函数deftrain_step(features, labels...
本文简要介绍 python 语言中scipy.optimize.least_squares的用法。 用法: scipy.optimize.least_squares(fun, x0, jac='2-point', bounds=(-inf, inf), method='trf', ftol=1e-08, xtol=1e-08, gtol=1e-08, x_scale=1.0, loss='linear', f_scale=1.0, diff_step=None, tr_solver=None, tr_op...
def least_squares( fun, x0, jac='2-point', bounds=(-np.inf, np.inf), method='trf', ftol=1e-8, xtol=1e-8, gtol=1e-8, x_scale=1.0, loss='linear', f_scale=1.0, diff_step=None, tr_solver=None, tr_options={}, jac_sparsity=None, max_nfev=None, verbose=0, args=(),...
set_title("Data fitting with linear least squares") plt.scatter(x, yObs, label="observed data") plt.plot(x, y, 'r--', label="theoretical curve") plt.plot(x, yFit, 'b-', label="fitting curve") plt.legend(loc="best") plt.show()...