代码修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html 网上百度了一下,主要是两个例子,一个利用了多项式函数,一个就是这个。有些细节没看懂,主要是忽略了p是个参数的数组而非一个数(Python基础问题),纠结完加上注释做个笔记 ...
概述 最小二乘法在某种程度上无异于机器学习中基础中的基础,且具有相当重要的地位。 optimize模块中提供了很多数值优化算法,其中,最小二乘法可以说是最经典的数值优化技术了, 通过最小化误差的平方来寻找最符合数据的曲线。在optimize模块中,使用leastsq 函数可以很快速地使用最小二乘法对数据进行拟合。 比如,有一个未知系数的二元二次函数f x,y w x w y w xy w x w ...
2021-08-13 10:54 0 181 推荐指数:
代码修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html 网上百度了一下,主要是两个例子,一个利用了多项式函数,一个就是这个。有些细节没看懂,主要是忽略了p是个参数的数组而非一个数(Python基础问题),纠结完加上注释做个笔记 ...
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 ...
主函数可优化为下: 1、p0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。 2、func函数里指出了待拟合函数的函数形状。 3、error函数为误差函数,我们的目标就是不断调整k和b ...
Scipy库在numpy库基础上增加了众多数学,科学及工程计算中常用库函数。如线性代数,常微分方程数值求解,信号处理,图像处理,稀疏矩阵等。 如下理解通过Scipy进行最小二乘法拟合运算 最小二乘拟合(optimize子函数) from scipy.optimize import ...
行文思路: 最小二乘法原理介绍 利用 leastsq() 函数进行最小二乘法拟合 拟合注意事项 利用curve_fit 进行最小二乘法拟合 总结: 参考文献 实现代码 一,最小二乘法拟合 最小二乘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 ...
最小二乘法则是一种统计学习优化技术,它的目标是最小化误差平方之和来作为目标J(θ)">J(θ)J(θ),从而找到最优模型。 7. SciPy最小二乘法 最小二乘法则是一种统计学习优化技术,它的目标是最小化误差平方之和来作为目标J(& ...
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 ...
一、算法原理 1.1 算法简述 最小二乘法是一种数学优化算法。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通过样本求得未知的数据,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。如下图中,红色实线即为实际值与拟合函数之间的差距,在算法实现过程中,尽量使 ...