python线性拟合numpypolyfit,python自定义多元函数拟合

　　你的直觉是正确的。这个问题可以用方程式的形式来解决。等式的形式是ax=b。at

　　但由于系统定义太多，最需要的是sfdts平方解，所以要用np.linalg.lstsq代替{}。

　　不能使用Polyval，因为参数的系数和幂必须分开。

　　这是如何构造来求解方程：a=NP.stack([x1**0，x1**1，x1**2，x1**3，x1**4，x2**0，x2**1，x2**2，x2

　　xx=NP。LinaLG.lstsq(a，y ) [0]

　　Print (fitness (xx))使用原始适应度函数测试结果

　　当然，度可以概括为：

　　^{pr2}$

　　对于样本数据，sfdts乘法比minimize解决方案快得多(在我的笔记本电脑上，前者为800毫秒，后者为35毫秒)。但是，A可能会变得很大，所以如果内存是个问题，最小化可能仍然是一个选项。在

　　更新：

　　如果不知道多项式函数的内部，事情会变得麻烦，但是可以把项和系数分开。下面描述如何从类似polyval的函数构造系统矩阵A。defconstruct_a(valfunc，degree):

　　列1=[]

　　columns2=[]

　　对于范围(度) :

　　c=NP。零(度)

　　c[p]=1

　　columns1.append(valfunc ) x1，c))

　　columns2.append(valfunc ) x2，c))

　　返回NP.stack (columns1columns2)。t

　　a=construct _ a (NP .多项式.多项式. poly val，5))))))))))))).) ) ) ) ) )

　　xx=NP。LinaLG.lstsq(a，y ) [0]

　　Print (fitness (xx))使用原始适应度函数测试结果

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