fit函数原理,fit函数python

1. fit函数原理
2. python中fit函数的用法和使用方法
3. model的fit是什么函数

fit函数原理

fit_transform(trainData)对部分数据先拟合fit，找到部分数据的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等等（根据具体转换的目的），然后对trainData进行转换transform，从而实现数据的标准化、归一化等等。

根据对之前部分trainData进行fit的整体指标，对剩余的数据（testData）使用同样的均值、方差、最大最小值等指标进行转换transform(testData)，从而保证train、test处理方式相同。

在MATLAB中polyfit函数是用来进行多项式拟合的。其数学原理是基于最小二乘法进行拟合的。具体使用语法是：

p = polyfit(x,y,n);

% 其中x,y表示需要拟合的坐标点，大小需要一样； n表示多项式拟合的次数。

% 返回值p表示多项式拟合的系数，系数从高到低排列

具体用法示例：

python中fit函数的用法和使用方法

用polyfit(X,Y,1)得到的拟合函数只能得到a,b，但不能得到线性相关系数R^2。

如想要得到其线性相关系数，可以用regress(y,X)，其使用格式 [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X); b——拟合系数 bint——b的置信区间 r——残差值 rint——r的置信区间 stats——检验统计量，第一个就是相关系数 例如： x=[。。。];y=[。。。] X=[x ones(n,1)]; %x的行数（列数） [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);

model的fit是什么函数

model的fit函数：

fit( x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None,validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0)

参数：

x：输入数据。如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy

array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array

y：标签，numpy array

batch_size：整数，指定进行梯度下降时每个batch包含的样本数。训练时一个batch的样本会被计算一次梯度下降，使目标函数优化一步。

epochs：整数，训练终止时的epoch值，训练将在达到该epoch值时停止，当没有设置initial_epoch时，它就是训练的总轮数，否则训练的总轮数为epochs - inital_epoch

verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录

callbacks：list，其中的元素是keras.callbacks.Callback的对象。这个list中的回调函数将会在训练过程中的适当时机被调用，参考回调函数。

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