python_numpy最小二乘法的曲線擬合

在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy實用的最小二乘法理解 ，就可以用最小二乘法做曲線擬合了

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從結(jié)果中可以看出，直線擬合并不能對擬合數(shù)據(jù)達(dá)到很好的效果，下面我們介紹一下曲線擬合。

b=[y1]

[y2]

......

[y100]

解得擬合函數(shù)的系數(shù)[a,b,c.....d]

CODE:

根據(jù)結(jié)果可以看到擬合的效果不錯。

我們可以通過改變

來調(diào)整擬合效果。

如果此處我們把擬合函數(shù)改為最高次為x^20的多項式

所得結(jié)果如下：

矯正 過擬合 現(xiàn)象

在保持?jǐn)M合函數(shù)改為最高次為x^20的多項式的條件下，增大樣本數(shù)：

通過結(jié)果可以看出，過擬合現(xiàn)象得到了改善。

Python 中的函數(shù)擬合

很多業(yè)務(wù)場景中，我們希望通過一個特定的函數(shù)來擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以此來預(yù)測未來數(shù)據(jù)的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費變化等)

本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法：多項式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。

通過多項式擬合，我們只需要指定想要擬合的多項式的最高項次是多少即可。

運行結(jié)果：

對于自定義函數(shù)擬合，不僅可以用于直線、二次曲線、三次曲線的擬合，它可以適用于任意形式的曲線的擬合，只要定義好合適的曲線方程即可。

運行結(jié)果：

Python 怎么用曲線擬合數(shù)據(jù)

Python中利用guiqwt進行曲線數(shù)據(jù)擬合。

示例程序：

圖形界面如下：