如何找到比我所有数据点都大的最小线性函数？

Question

我想找到最少y = mx + b这样y > f(x)。

基本上，我已经得到了数据的蓝，我想找到的功能在红：

效率，而不是完全准确，是很重要的。我试过线性回归，但是它给出了一个与数据相交的值。

此外，我使用的是Java，但问题应该足够普遍，因为这没关系。

红色函数会被调用什么，以及什么是计算它的有效方法？

Answer 1

这可以通过例如用一种称为“约束优化BY线性近似（COBYLA）”的方法。 Scipy有一个FORTRAN实现的python包装器。您可以指定任意数量的约束函数，例如强制该拟合始终大于数据。