最小二乘法拟合（python numpy）
最小二乘法Least Square Method，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史（由马里·勒让德于1806年提出）。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 ...
原文：python中numpy库实现最小二乘拟合过程
一 最小二乘拟合直线 生成样本点 首先，在直线 y x 附近生成服从正态分布的随机样本点，作为拟合直线的样本点，即实际使用中的观测点数据 如图所示： 拟合直线 设 y a a x ，利用最小二乘正则方程组求解未知系数 a 与a 。 numpy 的 linalg 模块中有一个 solve 函数，它可以根据方程组的系数矩阵和方程右端构成的向量来求解未知量。 此时，我们已经得到了拟合后的直线方程系数 a ...
2020-08-24 01:27 0 2026 推荐指数：
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