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一、多项式拟合
多项式拟合的话，用的的是numpy这个库的polyfit这个函数。那么多项式拟合，最简单的当然是，一次多项式拟合了，就是线性回归。直接看代码吧
import numpy as np def linear_regression(x,y): #y=bx+a，线性回归 num=len(x) b=(np.sum(x*y)-num*np.mean(x)*np.mean(y))/(np.sum(x*x)-num*np.mean(x)**2) a=np.mean(y)-b*np.mean(x) return np.array([b,a]) def f(x): return 2*x+1 x=np.linspace(-5,5) y=f(x)+np.random.randn(len(x))#加入噪音 y_fit=np.polyfit(x,y,1)#一次多项式拟合，也就是线性回归 print(linear_regression(x,y)) print(y_fit)
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