技術計算の分野では、測定されたデータを任意の関数にカーブフィットする需要が頻繁にあります。Pythonのscipy.optimize.curve_fitを使えば点列データを1次元や2次元の関数で簡単にフィッティングできます。ここでは様々な関数を例にcurve_fitを使ってみた内容を紹介します。
続きを読むSciPyのcurve_fitでデータを任意の関数に近似する方法
カーブフィット
最小二乗法で円をカーブフィットするPythonプログラム
最小二乗法は実験データに曲線をフィットさせる有効な手段です。直線や多項式が有名ですが、円状に分布したデータにカーブフィットさせたい時もあるでしょう。今回は最小二乗法を円の方程式に対して適用してカーブフィットするPythonコードを紹介します。
続きを読むPython機械学習！scikit-learnによる単回帰分析
Pythonで機械学習をする時の第一歩として線形回帰問題があります。ここでは線形回帰の中でも最も簡単な単回帰分析のPythonプログラミングを通して最初の一歩を踏み出します。
続きを読むPython多項式カーブフィット!2次以上も最小二乗法を簡単適用
前回は最小二乗法を使って直線近似する方法を習得しました。最小二乗法は何も直線を近似させるためだけにあるわけではありません。ここでは、同様の考え方で2次以降の高次関数へのフィッティングがPythonで簡単にできることを示します。
続きを読むPythonでカーブフィット!最小二乗法で直線近似する方法
実験結果等の様々な誤差を含む点列データは通常折れ線グラフでは描かず、そのまま点を散布図で示すか、適切にカーブフィットした直線、または曲線で近似する手法をよくとります。ここではPythonで代表的な最小二乗法による直線近似を行う方法を紹介します。
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