python - Python：如何通过用户定义的函数拟合曲线？

Question

嘿大家，

为了向你展示我的问题，我画了一张照片。如您所见，红色的曲线“A(m)”是目标函数。它的表达是已知的。

绿色曲线是具有 4 个参数 a、b、c、d 的对象函数“f”。这个函数很复杂（表达式有4000多个字符串），是由程序生成的。

我的问题是如何在另一个附加条件下找到最佳拟合参数 a、b、c、d：
f >= A

最大的困难是速度，如前所述，功能太复杂

我尝试使用嵌套循环来找到最佳参数，但每个循环都需要几分钟才能运行然后失败。

我是 python 新手。任何建议和想法将不胜感激。

先谢谢大家了！</p>

标签： pythonnumpymachine-learningscipycurve-fitting

Answer 1

在 scipy 中，您有一个优化模块，它允许您对参数列表执行非线性优化，您还可以定义优化器要遵守的约束。因此，您可以将损失函数定义为用户函数和已知函数之间的差异，并在给定参数上最小化这种差异。请参阅：https ://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html