python非线性最小二乘
时间: 2023-10-17 11:29:43 浏览: 76
python中的非线性最小二乘法可以通过scipy.optimize库中的least_squares函数来实现。该函数的定义如下:least_squares(fun, x0, jac, bounds, method, ftol, xtol, gtol, x_scale, f_scale, loss, jac_sparsity, max_nfev, verbose, args, kwargs)。
为了使用该函数,你需要定义一个目标函数,表示要最小化的目标。然后,你可以将这个目标函数作为参数传递给least_squares函数,并提供初始值x0。函数将返回一个结果对象,其中包含最小化目标函数的最优解。你可以通过结果对象的属性访问最优解和最小化的函数值。
在least_squares函数中,你可以指定不同的搜索最小值的方法。method参数可以选择三种选项:trf、dogbox和lm。trf代表Trust Region Reflective(信赖域反射算法),dogbox代表信赖域狗腿算法,lm代表Levenberg-Marquardt算法。默认情况下,使用的是trf算法。
因此,你可以使用least_squares函数来实现python中的非线性最小二乘法,通过传递目标函数和初始值,并选择合适的搜索最小值的方法来获得最优解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【scipy】Python调用非线性最小二乘法](https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/128742400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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