相关疑难解决方法(0)

我目前正在使用numpy.polyfit(x,y,deg)来将多项式拟合到实验数据.然而,我想拟合一个基于点的误差使用加权的多项式.

我找到了使用权重的scipy.curve_fit,我想我可以将函数'f'设置为我所需顺序的多项式,并将我的权重放在'sigma'中,这应该达到我的目标.

我想知道还有另一个更好的方法吗？

非常感谢.

scikit-learn是否提供使用高斯或多项式内核进行回归的工具？我查看了API,但我没有看到.有人在scikit之上构建了一个包 - 学习这样做吗？