1.numpy.poly1d([1,2,3])
>>
>
import numpy as np
>>
>np.poly1d([1
,2,3
])>>
>poly1d([1
,2,3
])
>>
>r = np.poly1d([1
,2,3
])>>
>
print
(r(1))
>>
>
6
表示scipy.optimize中最小二乘法函式leastsq
leastsq(func, x0, args=()
, dfun=
none
, full_output=
0, col_deriv=
0, ftol=
1.49012e-08
, xtol=
1.49012e-08
, gtol=
0.0, maxfev=
0, epsfcn=
0.0, factor=
100, diag=
none
, warning=
true
)
func 是我們自己定義的乙個計算誤差的函式，
x0 是計算的初始引數值
args 是指定func的其他引數
3.y = [np.random.normal(0, 0.1) + y1 for y1 in y_]
可以分解成：
for y1 in y_:
y = np.random.normal(0,
0.1)
+ y1
使用最小二乘法擬合曲線的步驟如下：
1.定義目標函式
2.定義多項式函式
3.定義殘差函式
4.定義訓練函式
5.設定相應的曲線座標點(x_points,y_points)和雜訊點(x,y)，帶入上式函式中進行結算並繪製圖形進行比較。
統計學習方法 第一章
1.統計學習的特點 2.統計學習的物件 對資料的基本假設 同類資料具有一定的統計規律性 3.統計學習的目的 4.統計學習方法 1.基本概念 x x 1,x 2,x i x n t x i x i 1 x i 2 x in t t x 1 y 1 x 2 y 2 x n y n 2.聯合概率分布 3....
統計學習方法 第一章
1.3 統計學習三要素 1.4 模型評估與模型選擇 1.5 正則化與交叉驗證 1.6 泛化能力 1.7 生成模型與判別模型 1.8 分類問題 1.9 標註問題 1.10 回歸問題 統計學習是關於計算機基於資料構建概率統計模型並運用模型對資料進行 與分析的一門學科，統計學習也稱為統計機器學習。如果乙個...
統計學習方法 第一章統計學習方法概論
1.統計學習的方法是基於資料構建統計模型從而對資料進行 與分析。統計學習由監督學習，非監督學習，半監督學習和強化學習等組成。2.輸入變數和輸出變數都是連續變數，稱為回歸問題 輸出變數為有限個離散變數的 問題為分類問題 輸入變數和輸出變數均為變數序列的 問題稱為標註問題。3.統計學習常用的損失函式 0...