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本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里不手动实现最小二乘，调用scipy库中实现好的相关优化函数。 考虑如下的含有4个参数的函数式： 构造数据
本文python代码实现的是最小二乘法线性拟合，并且包含自己造的轮子与别人造的轮子的结果比较。 问题：对直线附近的带有噪声的数据进行线性拟合，最终求出w,b的估计值。 最小二乘法基本思想是使得样本
多元函数拟合。如 电视机和收音机价格多销售额的影响，此时自变量有两个。 python 解法： import numpy as np import pandas as pd #import stat
