一、多項(xiàng)式擬合

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多項(xiàng)式擬合的話，用的的是numpy這個(gè)庫的polyfit這個(gè)函數(shù)。那么多項(xiàng)式擬合，最簡(jiǎn)單的當(dāng)然是，一次多項(xiàng)式擬合了，就是線性回歸。直接看代碼吧

import numpy as np
 
def linear_regression(x,y):
 #y=bx+a，線性回歸
 num=len(x)
 b=(np.sum(x*y)-num*np.mean(x)*np.mean(y))/(np.sum(x*x)-num*np.mean(x)**2)
 a=np.mean(y)-b*np.mean(x)
 return np.array([b,a])
def f(x):
 return 2*x+1
x=np.linspace(-5,5)
y=f(x)+np.random.randn(len(x))#加入噪音
y_fit=np.polyfit(x,y,1)#一次多項(xiàng)式擬合，也就是線性回歸
print(linear_regression(x,y))
print(y_fit)

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標(biāo)題鏈接：http://aaarwkj.com/article24/cogpje.html

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