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为损失函数,就是上面公式中的 rho,默认为linear
,可选值包括迭代策略上面的公式仅给出了算法的目的,但并未暴露其细节。关于如何找到最小值,则需要确定搜索最小值的方法,method为最小值搜索的方案,共有三种选项,默认为trftrf:即Trust Region Reflective,信赖域反射算法dogbox:信赖域狗腿算法lm:Levenberg-Marquardt算法这三种方法都是信赖域方法的延申,信赖域的优化思想其实就是从单点的迭代变成了区间的迭代,由于本文的目的是介绍scipy中所封装好的非线性最小二乘函数,故而仅对其原理做简略的介绍。其中r为置信半径,假设在这个邻域内,目标函数可以近似为线性或二次函数,则可通过二次模型得到区间中的极小值点sk。然后以这个极小值点为中心,继续优化信赖域所对应的区间。以上就是信赖域方法的基本原理。雅可比矩阵在了解了信赖域方法之后,就会明白雅可比矩阵在数值求解时的重要作用,而如何计算雅可比矩阵,则是接下来需要考虑的问题。jac参数为计算雅可比矩阵的方法,主要提供了三种方案,分别是基于两点的2-point;基于三点的3-point;以及基于复数步长的cs。一般来说,三点的精度高于两点,但速度也慢一倍。此外,可以输入自定义函数来计算雅可比矩阵。测试最后,测试一下非线性最小二乘法读到这里,这篇“Python怎么调用实现最小二乘法”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注百云主机行业资讯频道。
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