python_numpy最小二乘法的曲线拟合

在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy实用的最小二乘法理解 ,就可以用最小二乘法做曲线拟合了 从结果中可以看出,直线拟合并不能对拟合数据达到很好的效果,下面我们介绍一下曲线拟合。b=[y1] [y2] ... [y100]解得拟合函数的系数[a,b,c...d] CODE:根据结果可以看到...
python_numpy最小二乘法的曲线拟合
在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy实用的最小二乘法理解 ,就可以用最小二乘法做曲线拟合了

从结果中可以看出,直线拟合并不能对拟合数据达到很好的效果,下面我们介绍一下曲线拟合。

b=[y1] [y2] ...... [y100]
解得拟合函数的系数[a,b,c.....d] CODE:
根据结果可以看到拟合的效果不错。 我们可以通过改变
来调整拟合效果。 如果此处我们把拟合函数改为最高次为x^20的多项式
所得结果如下:

矫正 过拟合 现象 在保持拟合函数改为最高次为x^20的多项式的条件下,增大样本数:
通过结果可以看出,过拟合现象得到了改善。
2022-07-15
mengvlog 阅读 29 次 更新于 2025-09-09 15:19:32 我来答关注问题0
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