Подгонка нелинейных наименьших квадратов python

Я немного не в своей глубине с точки зрения математики, задействованной в моей проблеме, поэтому прошу прощения за неправильную номенклатуру.

Я искал использование scipy-функции leastsq, но не уверен, что это правильная функция. У меня есть следующее уравнение:

eq = lambda PLP,p0,l0,kd : 0.5*(-1-((p0+l0)/kd) + np.sqrt(4*(l0/kd)+(((l0-p0)/kd)-1)**2))

У меня есть данные (8 наборов) для всех терминов, кроме kd (PLP, p0, l0). Мне нужно найти значение kd с помощью нелинейной регрессии приведенного выше уравнения. Из примеров, которые я прочитал, кажется, что leastsq не позволяет вводить данные, чтобы получить нужный мне результат.

Спасибо за вашу помощь