代碼修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html 網上百度了一下,主要是兩個例子,一個利用了多項式函數,一個就是這個。有些細節沒看懂,主要是忽略了p是個參數的數組而非一個數(Python基礎問題),糾結完加上注釋做個筆記 ...
概述 最小二乘法在某種程度上無異於機器學習中基礎中的基礎,且具有相當重要的地位。 optimize模塊中提供了很多數值優化算法,其中,最小二乘法可以說是最經典的數值優化技術了, 通過最小化誤差的平方來尋找最符合數據的曲線。在optimize模塊中,使用leastsq 函數可以很快速地使用最小二乘法對數據進行擬合。 比如,有一個未知系數的二元二次函數f x,y w x w y w xy w x w ...
2021-08-13 10:54 0 181 推薦指數:
代碼修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html 網上百度了一下,主要是兩個例子,一個利用了多項式函數,一個就是這個。有些細節沒看懂,主要是忽略了p是個參數的數組而非一個數(Python基礎問題),糾結完加上注釋做個筆記 ...
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 ...
主函數可優化為下: 1、p0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。 2、func函數里指出了待擬合函數的函數形狀。 3、error函數為誤差函數,我們的目標就是不斷調整k和b ...
Scipy庫在numpy庫基礎上增加了眾多數學,科學及工程計算中常用庫函數。如線性代數,常微分方程數值求解,信號處理,圖像處理,稀疏矩陣等。 如下理解通過Scipy進行最小二乘法擬合運算 最小二乘擬合(optimize子函數) from scipy.optimize import ...
行文思路: 最小二乘法原理介紹 利用 leastsq() 函數進行最小二乘法擬合 擬合注意事項 利用curve_fit 進行最小二乘法擬合 總結: 參考文獻 實現代碼 一,最小二乘法擬合 最小二乘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 ...
最小二乘法則是一種統計學習優化技術,它的目標是最小化誤差平方之和來作為目標J(θ)">J(θ)J(θ),從而找到最優模型。 7. SciPy最小二乘法 最小二乘法則是一種統計學習優化技術,它的目標是最小化誤差平方之和來作為目標J(& ...
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 ...
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 ...