import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq
###取樣點(xi,yi)###
xi=np.array([8.19,2.72,6.39,8.71,4.7,2.66,3.78])
yi=np.array([7.01,2.78,6.47,6.71,4.1,4.23,4.05])
###需要擬合的函式func及誤差error###
def func(p, x, y):
k1, k2, b=p
return k1 * x + k2 * y + b
def error(p,x,y,z):
return z - func(p, x, y) #x、y都是列表，故返回值也是個列表
#test
p0=[100,2, 1]
#print( error(p0,xi,yi) )
###主函式從此開始###
s="test the number of iteration" #試驗最小二乘法函式leastsq得呼叫幾次error函式才能找到使得均方誤差之和最小的k、b
para=leastsq(error,p0,args=(xi,yi, zi)) #把error函式中除了p以外的引數打包到args中
k1, k2, b=para[0]
最小二乘 加權最小二乘 matlab實現
最小二乘 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資料的最佳函式匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的資料，並使得這些求得的資料與實際資料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。加權最小...
最小二乘擬合 6 7 最小二乘擬合問題
資料擬合問題的一般形式 任給一組離散資料 注 這裡的擬合函式不一定為多項式函式 記殘量的平方和為 求使得殘量平方和最小得一組係數就是線性最小二乘問題，為最小二乘問題得基函式，求得的擬合函式為資料的最小二乘擬合。求解 利用偏導數為零得到極值點的原理可以得到最小二乘問題滿足的方程組，求解方程組中未知係數...
說說最小二乘
最小二乘是用於根據取樣結果計算 最佳引數 的常用方法。本文簡要描述最小二乘的原理和計算方法。假設我們有乙個系統，我們知道這個系統的響應函式f是某組自變數的線性方程。不失一般性，我們以三個自變數的系統為例，對於自變數x,y,z，系統輸出f滿足f f x,y,z ax by cz d，而a,b,c,d的...