使用最小二乘法拟合ln函数，原生函数实现

可以使用Python中的numpy库来实现最小二乘法拟合ln函数的原生函数，具体代码如下：

import numpy as np

# 定义ln函数
def ln(x):
    return np.log(x)

# 定义拟合函数
def fit_ln(x, y):
    # 构造矩阵X和向量Y
    X = np.vstack([np.ones(len(x)), ln(x)]).T
    Y = np.array(y)

    # 使用最小二乘法求解系数
    beta = np.linalg.lstsq(X, Y, rcond=None)[0]

    # 返回拟合结果
    return beta[0], beta[1]

# 测试拟合函数
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 0.6931, 1.0986, 1.3863, 1.6094]
a, b = fit_ln(x, y)
print("拟合结果：y = {} + {}ln(x)".format(a, b))

注意：这里的拟合函数只适用于ln函数，如果要拟合其他函数，需要根据具体情况修改矩阵X和向量Y的构造方式。

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使用javascript实现拟合最小二乘法拟合ln函数

可以使用Math.js库中的leastSquares函数来实现拟合最小二乘法拟合ln函数。以下是示例代码：

const math = require('mathjs');

// 定义ln函数
function ln(x) {
  return Math.log(x);
}

// 定义数据点
const data = [
  [1, ln(1)],
  [2, ln(2)],
  [3, ln(3)],
  [4, ln(4)],
  [5, ln(5)],
];

// 定义拟合函数
function model(x, coeffs) {
  const [a, b] = coeffs;
  return a + b * ln(x);
}

// 使用leastSquares函数进行拟合
const result = math.leastSquares(data, model, [1, 1]);

// 输出拟合结果
console.log(result);

其中，data数组中存储了数据点，model函数定义了拟合函数，leastSquares函数进行拟合，result为拟合结果。