Python閑談（二）聊聊最小二乘法以及leastsq函數
1 最小二乘法概述 自從開始做畢設以來，發現自己無時無刻不在接觸最小二乘法。從求解線性透視圖中的消失點，m元n次函數的擬合，包括后來學到的神經網絡，其思想歸根結底全都是最小二乘法。 1-1 “多線→一點”視角與“多點→一線”視角 最小二乘法非常簡單，我把它分成兩種視角描述： （1）已知多條 ...
原文：Leastsq 最小二乘法擬合一次函數簡單入門例子
主函數可優化為下： p 里放的是k b的初始值，這個值可以隨意指定。往后隨着迭代次數增加，k b將會不斷變化，使得error函數的值越來越小。 func函數里指出了待擬合函數的函數形狀。 error函數為誤差函數，我們的目標就是不斷調整k和b使得error不斷減小。這里的error函數和神經網絡中常說的cost函數實際上是一回事，只不過這里更簡單些而已。 必須注意一點，傳入leastsq函數的參 ...
2018-03-31 20:32 0 1004 推薦指數：
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使用 python 的最小二乘法擬合函數
簡介 最小二乘法擬合函數，簡單的來說就是給出一些列點，然后讓一個函數穿過這些點，且誤差最小 參考鏈接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/72241280 ...
最小二乘法原理及在擬合函數實際應用
一、算法原理 1.1 算法簡述 最小二乘法是一種數學優化算法。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以通過樣本求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。如下圖中，紅色實線即為實際值與擬合函數之間的差距，在算法實現過程中，盡量使 ...
利用最小二乘法擬合任意次函數曲線（C#）
///<summary> ///用最小二乘法擬合二元多次曲線 ///</summary> ///<param name="arrX">已知點的x坐標集合</param> ///<param name="arrY"> ...
對最小二乘法擬合曲線的簡單說明
平時日常的生活工作中，會產生一些數據集，這些數據或是關於時間的變量（基於時間的序列），或者是關於多個自變量（由多個因素影響）的多元函數。在數學上為了建立能較為准確地描述這種函數關系的模型。往往會用到一種較為直觀的方法，即圖表法，即繪制出自變量的圖。 1.理論 1.1最小二乘法 ...
c#利用最小二乘法擬合任意次函數曲線(轉)
引用 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e51df7f0100thie.html 對代碼稍作修改和注釋，防止鏈接失效。 ///<summary> ///用最小二乘法擬合二元多次曲線 ///例如y ...
matlab最小二乘法數據擬合函數詳解
定義： 最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可 以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達 ...
最小二乘法曲線擬合
目錄 1. 曲線擬合 2. 最小二乘法 3. 二次函數擬合 4. 高斯擬合 最近做項目遇到曲線擬合的問題，簡單做個總結。 1. 曲線擬合 先扔出一點基本概念： 如果已知函數f(x)在若干點xi（i = 1,2,……n）處的值為yi，便可根據插值 ...