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Bonjour,
Je dispose du polynôme y = -0.0089 * x^2 + 0.4365 * x + c et d'une liste de points de coordonnées (x_i, y_i).
J'aimerais déterminer le coefficient c en fonction de ces points et des coefficients fixés du polynôme.
Existe-t-il une fonction numpy (ou autre) pour faire cela ? J'ai vu numpy.polyfit, mais cette fonction ne permet pas de fixer des coefficients.
S'il n'existe pas de fonction, comment l'implémenteriez-vous ? Est-ce compliqué ?
Merci par avance pour votre aide et bonne journée.
Bon, je pense avoir trouvé la réponse.
Pour chaque point (x_i,y_i), il faut calculer c_i = y_i + 0.0089 * x_i^2 - 0.4365 * x_i,
puis faire la moyenne des c_i calculés, ce qui donne le c donnant le polynôme passant au plus près des points (x_i,y_i).
Etes-vous d'accord ?
Exactement. Si tu voulais fixer d'autres coefficients, tu pouvais aussi créer une nouvelle fonction de coût sans ces paramètres.
Merci pour ta réponse.
Je ne suis pas sûr de bien comprendre. Pourrais-tu me donner un exemple s'il te plaît ?Citation:
une nouvelle fonction de coût sans ces paramètres
Merci par avance.
tu te crées une fonction f(x) = y_i + 0.0089 * x_i^2 pour calculer la régression pour x^0 et x^1.
OK. Je le saurai si j'en ai besoin à l'avenir. Merci !