Python中的鲁棒拟合：加权广义非线性最小二乘法

Question

我有一个非常异方差的数据集，必须用一个逻辑函数来拟合。在这方面，我有几个问题。在

1. python中是否存在非线性广义最小二乘（LS）实现？

2. 与迭代重加权LS相比，使用广义LS有什么优点？

3. 关于scipy.optiize.least_squares的另一个问题。有一个关键字f_scale，通常设置为0.1。它是如何定义的？{cdi>如何确定最佳范围？