Python闲谈（二）聊聊最小二乘法以及leastsq函数
1 最小二乘法概述 自从开始做毕设以来，发现自己无时无刻不在接触最小二乘法。从求解线性透视图中的消失点，m元n次函数的拟合，包括后来学到的神经网络，其思想归根结底全都是最小二乘法。 1-1 “多线→一点”视角与“多点→一线”视角 最小二乘法非常简单，我把它分成两种视角描述： （1）已知多条 ...
原文：Leastsq 最小二乘法拟合一次函数简单入门例子
主函数可优化为下： p 里放的是k b的初始值，这个值可以随意指定。往后随着迭代次数增加，k b将会不断变化，使得error函数的值越来越小。 func函数里指出了待拟合函数的函数形状。 error函数为误差函数，我们的目标就是不断调整k和b使得error不断减小。这里的error函数和神经网络中常说的cost函数实际上是一回事，只不过这里更简单些而已。 必须注意一点，传入leastsq函数的参 ...
2018-03-31 20:32 0 1004 推荐指数：
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使用 python 的最小二乘法拟合函数
简介 最小二乘法拟合函数，简单的来说就是给出一些列点，然后让一个函数穿过这些点，且误差最小 参考链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/72241280 ...
最小二乘法原理及在拟合函数实际应用
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利用最小二乘法拟合任意次函数曲线（C#）
///<summary> ///用最小二乘法拟合二元多次曲线 ///</summary> ///<param name="arrX">已知点的x坐标集合</param> ///<param name="arrY"> ...
对最小二乘法拟合曲线的简单说明
平时日常的生活工作中，会产生一些数据集，这些数据或是关于时间的变量（基于时间的序列），或者是关于多个自变量（由多个因素影响）的多元函数。在数学上为了建立能较为准确地描述这种函数关系的模型。往往会用到一种较为直观的方法，即图表法，即绘制出自变量的图。 1.理论 1.1最小二乘法 ...
c#利用最小二乘法拟合任意次函数曲线(转)
引用 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e51df7f0100thie.html 对代码稍作修改和注释，防止链接失效。 ///<summary> ///用最小二乘法拟合二元多次曲线 ///例如y ...
matlab最小二乘法数据拟合函数详解
定义： 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达 ...
最小二乘法曲线拟合
目录 1. 曲线拟合 2. 最小二乘法 3. 二次函数拟合 4. 高斯拟合 最近做项目遇到曲线拟合的问题，简单做个总结。 1. 曲线拟合 先扔出一点基本概念： 如果已知函数f(x)在若干点xi（i = 1,2,……n）处的值为yi，便可根据插值 ...