python里面多元非線性回歸有哪些方法？在SciPy中，子函數(shù)庫進(jìn)行了優(yōu)化。一般情況下，曲線可以直接擬合函數(shù)擬合，也可以用最小二乘法進(jìn)行最小二乘擬合用非線性最小二乘法擬合非線性函數(shù)參數(shù)，擬合質(zhì)量主要

python里面多元非線性回歸有哪些方法？

在SciPy中，子函數(shù)庫進(jìn)行了優(yōu)化。一般情況下，曲線可以直接擬合函數(shù)擬合，也可以用最小二乘法進(jìn)行最小二乘擬合

用非線性最小二乘法擬合非線性函數(shù)參數(shù)，擬合質(zhì)量主要取決于X迭代初值選取的合理性。

初學(xué)者很難選擇初始值。

因此，我們可以用數(shù)學(xué)軟件（如MATLAB）的隨機函數(shù)Rand來確定初始值x0，用非線性最小二乘法來擬合函數(shù)（如lsqsurvefit），然后用相關(guān)系數(shù)（確定系數(shù)）r2來判斷其擬合（當(dāng)r2≈1時，我們可以認(rèn)為擬合結(jié)果是正確的）合理的）。