09 非線性 指數增長模型

import

numpy as np
from scipy.optimize import
curve_fit
import
matplotlib.pyplot as plt
#凸函式:斜率遞增
#指數增長模型(exponential growth model) y = aⁿ
#半衰期模型(half-life model) 剩餘比例 = (1/2) ** (t / h)
#以 y = exp(x) 為例演示
x = np.arange(1, 10, 0.1)  #
顆粒度越小曲線越平滑
y =np.exp(x)
#plt.plot(x, y)
#plt.show()
"""如何通過指數函式近似一組資料
為了找到形式為 y = a * exp（b * x）的指數函式的引數，我們使用了優化方法。
為此，scipy.optimize.curve_fit（）函式適合我們。
該方法使用非線性最小二乘演算法來匹配我們在輸入處指定的函式。
				
線性特徵與非線性特徵 線性模型與非線性模型
這是個見仁見智的問題，也就是說，它似乎沒有乙個確定的答案，因而我們不糾結於到底把這個模型稱作 線性model or 非線性model 從這麼僵化的論戰裡跳脫出來，好好掰扯一下這個問題 若我們的樣本是線性可分的，那麼我們直接使用線性model就可以解決分類問題，如lr。下圖是lr的決策邊界示意圖 最後...
				
非線性模型（R語言）
首先，繪製出原資料的散點圖。試下如下 data9.3 attach data9.3 plot x,y 輸出結果為 可以看出，這時y yy與x xx之間呈現出非線性，因此需要對資料進行非線性回歸分析。實現如下 nls9.3 summary nls9.3 eebar sesse prey pybar y...
				
非線性回歸模型 二
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 使用numpy生成200個隨機點 x data np.linspace 0.8,0.8,200 np.newaxis 200行1列矩陣 noise n...