<div dir="ltr"><br><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Sun, Nov 18, 2018 at 9:24 PM Eric Wieser <<a href="mailto:wieser.eric%2Bnumpy@gmail.com">wieser.eric+numpy@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">> <span style="color:rgb(33,33,33)">In 1.15 the call is instead to </span><span style="color:rgb(33,33,33)">`_umath_linalg.lstsq_m` and I'm not sure what this actually ends up </span><font color="#212121">doing - does this end up being the same as `dgelsd`?</font><br><br><font color="#212121">When the arguments are real, yes. What changed is that the dispatching now happens in C, which was done as a step towards the incomplete <a href="https://github.com/numpy/numpy/issues/8720" target="_blank">https://github.com/numpy/numpy/issues/8720</a>.</font><br><div><font color="#212121"><br></font></div><div><font color="#212121">I'm not an expert - but aren't "minimum norm" and "least squares" two ways to state the same thing?</font></div><div><font color="#212121"><br></font></div></div></blockquote><div><br></div><div>If there aren't enough data points to uniquely determine the minimizing solution, the solution vector of shortest length is returned. In practice it is pretty useless because it depends on the column scaling and there is generally no natural metric in the solution space.</div><div><br></div><div><snip></div><div><br></div><div>Chuck </div></div></div>