主要介绍了Python基于最小二乘法实现曲线拟合,涉及Python基于numpy及scipy库进行曲线拟合操作相关运算技巧,需要的朋友可以参考下

最小二乘法 python代码 附带理论分析在blog中也有。

最小二乘法Least Square Method，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史（由马里·勒让德于1806年提出）。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 那什么是最小二乘法呢？别着急，我们先从几个简单的概念说起。 假设我们现在有一系列的数据点 ，那么由我们给出的拟合函数h(x)得到的估计量就是 ，那么怎么评估我们给出的拟合函数与实际待求解的函数的拟合程度比较高呢？这里我们先定义一个概念：

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使用python实现最小二乘法，将多项式曲线拟合。当然可以修改一下用在其他需要最小二乘法的地方

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在三维空间中对当前数据集的散点进行球体拟合获得球体描述，球体中心坐标，球体半径。