统计学习方法 | 第1章 统计学习方法概论 | Scipy中的Leastsq()
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包,可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵,使Numpy和Scipy协同工作,高效解决问题。
Scipy是由针对特定任务的子模块组成:
模块名 | 应用领域 |
---|---|
scipy.cluster | 向量计算/Kmeans |
scipy.constants | 物理和数学常量 |
scipy.fftpack | 傅立叶变换 |
scipy.integrate | 积分程序 |
scipy.interpolate | 插值 |
scipy.io | 数据输入输出 |
scipy.linalg | 线性代数程序 |
scipy.ndimage | n维图像包 |
scipy.odr | 正交距离回归 |
scipy.optimize | 优化 |
scipy.signal | 信号处理 |
scipy.sparse | 稀疏矩阵 |
scipy.spatial | 空间数据结构和算法 |
scipy.special | 一些特殊的数学函数 |
scipy.stats | 统计 |
更多可参考:https://www.jianshu.com/p/6c742912047f
Scipy中,optimize模块中提供了很多数值优化算法,其中,最小二乘法可以说是最经典的数值优化技术了, 通过最小化误差的平方来寻找最符合数据的曲线。在optimize模块中,使用leastsq()函数可以很快速地使用最小二乘法对数据进行拟合。
首先来看leastsq()函数地调用格式:
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)
一般来说,我们只需要前三个参数就够了他们的作用分别是:
- func:误差函数
- x0:函数的参数
- args()表示数据点
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