我有一个非常异方差的数据集，必须由逻辑函数拟合。在这方面，我有几个问题。
python中是否有非线性广义最小二乘（LS）实现？
与迭代重加权 LS 相比，使用广义 LS 有什么优势？
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scipy.optiize.least_squares. 有一个关键字f_scale，通常设置为 0.1。一般如何定义？我知道这f_scale给出了内点的范围，但我如何确定最佳范围？
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我有一个非常异方差的数据集，必须由逻辑函数拟合。在这方面，我有几个问题。
python中是否有非线性广义最小二乘（LS）实现？
与迭代重加权 LS 相比，使用广义 LS 有什么优势？
关于scipy.optiize.least_squares. 有一个关键字f_scale，通常设置为 0.1。一般如何定义？我知道这f_scale给出了内点的范围，但我如何确定最佳范围？