파이썬 비선형 최소자승법

파이썬 비선형 최소자승법

작성일 2023.06.18댓글 1건
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안녕하세요. 제가 파이썬을 공부하고 있는데 비선형 최소자승법을 공부하고 있어요.
y = e^{ax} sin(bx) + c 함수를 최소자승법을 적용시키는 문제인데

a = -3; b = 2; c = 4
x = np.linspace(0,3,101)
y = np.exp(a*x) * np.sin(b*x) +c
def func(x,a,b,c):
    y = np.exp(a*x) * np.sin(b*x) + c
    return y
# func = lambda x, a, b, c : np.exp(a*x) * np.sin(b*x) + c
sp.optimize.curve_fit(func, x, y)

이렇게 코딩을 하니
(array([-3.,  2.,  4.]),
 array([[ 2.88724392e-31, -1.45292555e-31, -5.35191377e-33],
        [-1.45292555e-31,  2.62170728e-31,  8.58034715e-34],
        [-5.35191377e-33,  8.58034715e-34,  3.56116288e-34]]))

이런 결과값이 나왔는데 이 결과값의 의미가 뭔가요?


#파이썬 비선형 회귀분석 #파이썬 비선형 연립방정식 #파이썬 비선형 회귀 #파이썬 비선형 추세선 #파이썬 비선형 방정식 #파이썬 비선형 최적화

profile_image 익명 작성일 -

안녕하세요! curve_fit 함수는 비선형 최소자승법을 사용하여 데이터에 대한 최적의 매개변수를 찾습니다. 이 함수는 두 개의 배열을 반환합니다. 첫 번째 배열은 최적의 매개변수 값이고 두 번째 배열은 공분산 행렬입니다.

여기서 첫 번째 배열 [-3., 2., 4.]은 a, b, c의 최적값을 의미합니다. 두 번째 배열은 공분산 행렬로, 매개변수의 불확실성을 나타냅니다. 이 행렬의 대각선 요소의 제곱근은 각 매개변수의 표준 오차를 나타냅니다.

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