scipy - scipy.optimize.curve_fit 和线性最小二乘法之间的区别

Question

我正在努力寻找有关 scipy.optimize.curve_fit 函数究竟做了什么来拟合（例如）指数数据的信息，以及这种方法与仅仅线性化数据和使用加权的一般公式直接计算线性拟合有何不同线性最小二乘拟合？

标签： scipylinear-regressioncurve-fittingscipy-optimize

Answer 1

它是用于无界问题的 Levenberg-Marquadt 非线性拟合，并且是给定边界时的信任域变体。请参阅 least_squares 文档字符串中的参考资料。