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葡萄成熟时大数据IE实验备考5——Python编程基础
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大数据IE实验备考5——Python编程基础

发表于2020-10-28|更新于2020-10-28
|总字数:0|阅读时长:1分钟|浏览量:
文章作者: aLIEz
文章链接: https://9291314.xyz/2020/10/28/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AEIE%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%A4%87%E8%80%835%E2%80%94%E2%80%94Python%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80/
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4 最优化实验4.1 最小二乘法实现4.1.1 算法介绍最小二乘法(Least Square Method),做为分类回归算法的基础,有着悠久的历史。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参数,并使得预测的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。 4.1.2 代码实现代码输入: import numpy as np import scipy as sp import pylab as pl from scipy.optimize import leastsq # 引入最小二乘函数 n = 9 # 多项式次数 定义目标函数: def real_func(x): #目标函数:sin(2*pi*x) return np.sin(2 * np.pi * x) 定义多项式函数,用多项式去拟合数据: def fit_func(p, x): f = np.poly1d(p) return f(x) 定义残差函数,残差函数值为多项式拟合结果与真实值的差值: def residuals_func(p, y, x): ret...

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