Машинное обучение для обработки экспериментальных данных

1.

Машинное обучение для обработки
экспериментальных данных
Алгоритм scipy.optimize.curve_fit()

2.

Цель:
1) Получить экспериментальные данные
2) C помощью scipy.optimize.curve_fit() построить гиперболическую кривую
для экспериментальных данных
3) С помощью scipy.optimize.curve_fit() определить тангенс угла наклона
линейного участка полученной кривой
4) Путем нормировки полученного значения определить скорость
ферментативной реакции в заданных условиях

3.

Исходные экспериментальные данные

4.

Принцип работы scipy.curve_fit()

5.

Код (аналогично для каждого датасета)
Результат - наилучшие переменные выбранной модели (первая функция[0]),
искомый тангенс наклона линейного участка (вторая функция[0][0])

6.

Результаты