https://medium.com/codex/curve-fitting-with-sympy-in-python-6b8869d2de60
ANwendungsmöglichkeiten: Diagnostik
Logistische Regression für Klassifizierungsprobleme (vielleicht out of Scope)
Reihenfolge (nur als Notiz für mich(Mo))
Für die Arbeit:
Grundlagen: Was ist SciPy? Unterschied NumPy, SciPy (und kurze Erklärung zu pandas und mathplotlib wenn ich es brauche) Was ist CurveFitting? Grundsätzliches Vorgehen beim CurveFitting mit SciPy (Beispiel erstmal nur mit einer abhänhigen und einer unabhängigen Variablen) Wichtige Parameter der CurveFitting Funktion Praxis: (das Zeug muss im Notebook vorkommen): 1. Datenpunkte auslesen 2. Funktion bestimmen (welche Grundtypen gibt es und wie entscheide ich mich richtig?) 3. Vermutung für die Variablen aufstellen (wie schätzt man Gut?) (den Teil löschen) 4. Auswerten des Curve Fitting 4.1 optimal parameters auslesen und intreprätieren 4.2 covarianzpatrix auswerten und analysieren () 4.2.1 woran erkenne ich das ein parameter in meiner ursprungsfunktion unnötig war 5. Vorhersagen treffen und Schlüsse ziehen