一、多项式拟合

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多项式拟合的话，用的的是numpy这个库的polyfit这个函数。那么多项式拟合，最简单的当然是，一次多项式拟合了，就是线性回归。直接看代码吧

import numpy as np
 
def linear_regression(x,y):
 #y=bx+a，线性回归
 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)#一次多项式拟合，也就是线性回归
print(linear_regression(x,y))
print(y_fit)

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当前名称：python之拟合的实现-创新互联
文章路径：http://kswsj.cn/article/cogpje.html