最小二乘法擬合（python numpy）
最小二乘法Least Square Method，做為分類回歸算法的基礎，有着悠久的歷史（由馬里·勒讓德於1806年提出）。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 ...
原文：python中numpy庫實現最小二乘擬合過程
一 最小二乘擬合直線 生成樣本點 首先，在直線 y x 附近生成服從正態分布的隨機樣本點，作為擬合直線的樣本點，即實際使用中的觀測點數據 如圖所示： 擬合直線 設 y a a x ，利用最小二乘正則方程組求解未知系數 a 與a 。 numpy 的 linalg 模塊中有一個 solve 函數，它可以根據方程組的系數矩陣和方程右端構成的向量來求解未知量。 此時，我們已經得到了擬合后的直線方程系數 a ...
2020-08-24 01:27 0 2026 推薦指數：
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