Python最小二乘法解非線性超定方程組
求解非線性超定方程組，網上搜到的大多是線性方程組的最小二乘解法，對於非線性方程組無濟於事。 這里分享一種方法：SciPy庫的scipy.optimize.leastsq函數。 運行結果： 缺點：只是普通的最小二乘解法，對於參數過於相近的情況，比如病態雅克比矩陣 ...
原文：線性回歸-（最小二乘法解方程組，擬合）
一.線性回歸 損失函數為最小二乘法 如何去求模型中的權重w，使得損失loss最小 目的是找到最小損失對應的w值 sklearn 回歸性能評估API： sklearn.metrics.mean squared error 數組相乘與矩陣相乘的演示： 波士頓房價預測 作業：自主編寫線性回歸算法 ，數據可以自己造，或者從網上獲取。 運用線性回歸算法預測波士頓房價 from sklearn.dataset ...
2020-06-18 20:08 0 1302 推薦指數：
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