统计学习方法 | 第1章 统计学习方法概论 | Scipy中的Leastsq()

 

Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。

Scipy是由针对特定任务的子模块组成：

模块名	应用领域
scipy.cluster	向量计算/Kmeans
scipy.constants	物理和数学常量
scipy.fftpack	傅立叶变换
scipy.integrate	积分程序
scipy.interpolate	插值
scipy.io	数据输入输出
scipy.linalg	线性代数程序
scipy.ndimage	n维图像包
scipy.odr	正交距离回归
scipy.optimize	优化
scipy.signal	信号处理
scipy.sparse	稀疏矩阵
scipy.spatial	空间数据结构和算法
scipy.special	一些特殊的数学函数
scipy.stats	统计

更多可参考：https://www.jianshu.com/p/6c742912047f

Scipy中，optimize模块中提供了很多数值优化算法，其中，最小二乘法可以说是最经典的数值优化技术了， 通过最小化误差的平方来寻找最符合数据的曲线。在optimize模块中，使用leastsq（）函数可以很快速地使用最小二乘法对数据进行拟合。

首先来看leastsq（）函数地调用格式：

leastsq(func, 
        x0,
        args=(),
        Dfun=None,
        full_output=0,
        col_deriv=0,
        ftol=1.49012e-08,
        xtol=1.49012e-08,
        gtol=0.0,
        maxfev=0,
        epsfcn=0.0,
        factor=100,
        diag=None,
        warning=True)

一般来说，我们只需要前三个参数就够了他们的作用分别是：

• func：误差函数
• x0：函数的参数
• args（）表示数据点