最小二乘法函数leastsq()的简单介绍

leastsq()函数位于Scipy的optimize模块中，利用leastsq()函数可以对数据进行拟合。

leastsq()函数的参数：

leastsq(func,x0,args=()…)，其中常用的是前三个参数。

参数的介绍：

p_init = np.random.rand(M + 1) # M：多项式的次数
p_lsq = leastsq(loss_function, p_init, args=(x,y))# y是加上正态分布噪声的真值

func：表示误差函数（损失函数）

def fit_function(p,x):
	f = np.polyld(p)
	return f(x)
def loss_function(p,x,y):
	loss = fit_function(p,x) - y
	return loss

x0：参数个数（p_init）
args：数据点（(x,y)）

np.polyld()函数

用于生成多项式，例如：

np.polyld([1,2,3])
out: 1x^2+2x^1+3x^0