Есть данные x_1,…x_n F_1,..F_n x_i вектора. Хочу для заданного набора функций f_1(x),f_m(x)
найти коэффициенты наилучшего среднеквадратичного приближения данных
G(x,k)=sum(k_i*f_i(x))
k:argmin_k(sum((G(x_i,k)-F_i)**2))
В scipy есть polyfit - аппроксимация полиномами.
есть scipy.optimize.leastsq - нелинейная аппроксимация любой функции.
А серединку никак не найду, хоть сам пиши. Не знаете как такая штука может называться?