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_options={}, jac_sparsity=None, max_nfev=None, verbose=0, args=()...
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=(),...
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 ...
我将拟合与optimize.curve_fit和optimize.least_squares进行了比较。使用curve_fit,我得到协方差矩阵pcov作为输出,我可以通过以下方法计算拟合变量的标准偏差: perr = np.sqrt(np.diag(pcov)) 如果我使用least_squares进行拟合,我没有得到任何协方差矩阵输出,我无法计算变量的标准偏差。 这是我的例子: #import ...
1. 导入scipy.optimize模块 在Python中,scipy是一个广泛使用的科学计算库,它提供了许多数学算法和函数。scipy.optimize模块专门用于优化问题,包括求解方程、最小化函数等。 要导入scipy.optimize模块,你可以使用以下代码: python import scipy.optimize as opt 或者,如果你只想导入least_squares函数,可以这样做: python...
\theta_1)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{i=m}(h(x^i)-y^i)^2 J(θ0,θ1)=2m1...
似乎没有与fun_and_jac直接类似的东西。一种解决方法是重构计算的公共部分，并在两个可计算中使用它。
from scipy.optimize import least_squares import numpy as np input = np.array([2, 2]) def rosenbrock(x): return np.array([10 * (x[1] - x[0]**3), (1 - x[0])]) res = least_squares(rosenbrock, input) print(res) 输出
scipyではoptimize.least_squaresを使うことで、非線形関数のパラメーターをデータにフィットさせることができます。しかし、非線形関数の形によっては、最適なパラメーターを求めるこ…