7
ответов
Используя python, как я могу оптимизировать систему уравнений и получать решения только целого числа? [Дубликат]
У меня есть проблема, аналогичная этой, то есть оптимизация четырех параметров: a + b + c + 1750 = T 12 = a / T * 100 15 = b / T * 100 37 = c / T * 100 Это можно решить через преобразование в матричный формализм, затем используя ...
вопрос задан: 16 December 2012 05:01
3
ответа
Инструменты для редкой регрессии наименьших квадратов
Я хочу сделать редкий высокий размерный (несколько тысяч функций) регрессия наименьших квадратов с несколькими сотнями тысячами примеров. Я рад использовать не необычную оптимизацию - стохастический спуск градиента...
вопрос задан: 28 October 2009 09:04
2
ответа
Конвертируйте функцию Pandas, наиболее подходящую в pyspark
Я использовал эту функцию для создания объекта временных рядов в Pandas, который возвращает (OLS?) Наиболее подходящий наклон данного диапазона точек: def best_fit (X, Y): xbar = sum (X) / len (X) ybar = ...
вопрос задан: 18 March 2019 16:06
2
ответа
Как я использую приближение наименьших квадратов в MATLAB?
Для присвоения домашней работы в линейной алгебре я решил следующее использование уравнения MATLAB \оператор (который является рекомендуемым способом сделать его): = [0.2 0.25; 0.4 0.5; 0.4 0.25]; y = [0.9 1.7...
вопрос задан: 2 December 2009 11:47
1
ответ
Построение графика перпендикуляра смещает в графике регрессии наименьших квадратов в R
Я интересуюсь созданием графика с линией регрессии наименьших квадратов и линейными сегментами, подключающими точки данных к линии регрессии, как проиллюстрировано здесь в графических названных перпендикулярных смещениях:...
вопрос задан: 23 July 2019 01:22
1
ответ
Вычисление пустого пространства матрицы
Я пытаюсь решить ряд уравнений Топора формы = 0. A известен 6x6 матрица, и я записал ниже кода с помощью SVD для получения вектора x, который работает до некоторой степени. Ответ...
вопрос задан: 7 June 2010 22:44
1
ответ
Как я могу вычислить линию тренда в PHP?
Таким образом, я считал два связанных вопроса для вычисления линии тренда для графика, но я все еще потерян. У меня есть массив координат xy, и я хочу придумать другой массив координат xy (...
вопрос задан: 7 May 2010 21:55
0
ответов
Подгонка сферы к точкам линейным методом наименьших квадратов
Я ищу алгоритм для нахождения наилучшего соответствия между облаком точек и сферой. То есть я хочу минимизировать, где C — центр сферы, r — ее радиус, а каждая P — точка в моем наборе…
вопрос задан: 19 August 2019 13:09
0
ответов
Линия линейной регрессии в точечной диаграмме MATLAB
Я пытаюсь получить остатки для точечной диаграммы двух переменных. Я мог бы получить линию линейной регрессии наименьших квадратов, используя функцию lsline в Matlab. Однако я хочу получить остатки как...
вопрос задан: 15 November 2017 16:03
0
ответов
Сигнатура метода для якобиана функции наименьших квадратов в scipy
Может ли кто-нибудь предоставить пример предоставления якобиана для функции наименьших квадратов в scipy? Я не могу понять, какую сигнатуру метода они хотят - они говорят, что это должна быть функция, но очень сложно ...
вопрос задан: 28 March 2017 08:40
0
ответов
Взвешенная линия тренда
Excel создает диаграммы рассеяния для наборов парных значений. Это также дает возможность создать наиболее подходящую линию тренда и формулу для линии тренда. Он также создает пузырьковые диаграммы, которые учитывают ...
вопрос задан: 13 January 2017 23:47
0
ответов
Множественная регрессия
Чтобы объединить 3 разных оценщика одной и той же переменной, мне нужно реализовать метод множественной регрессии в Java (то есть 3 независимых переменных и 1 зависимая переменная). Я ищу ...
вопрос задан: 14 July 2016 17:35
0
ответов
В чем разница между numpy.linalg.lstsq и scipy.linalg.lstsq?
lstsq пытается решить Ax = b, минимизируя | b - Ax |. И scipy, и numpy предоставляют функцию linalg.lstsq с очень похожим интерфейсом. В документации не упоминается, какой тип алгоритма используется, ...
вопрос задан: 31 March 2015 15:34
0
ответов
пытаюсь отобразить исходные и подогнанные данные (nls + dnorm) с помощью ggplot2 geom_smooth ()
Я изучаю некоторые данные, поэтому первое, что я хотел сделать, это попытаться подогнать нормальные (Гауссово) распределение к нему. Я впервые пробую это в R, поэтому делаю шаг за шагом. Сначала я ...
вопрос задан: 23 July 2014 09:09
0
ответов
пытаюсь получить разумные значения из scipy powerlaw fit
Я пытаюсь сопоставить некоторые данные из кода моделирования, который я запускал, чтобы выяснить зависимость степенного закона. Когда я строю линейную подгонку, данные не очень хорошо подходят. Вот питон...
вопрос задан: 27 April 2014 00:36
0
ответов
Двухэтапный метод наименьших квадратов в R
Я хочу запустить двухэтапную пробитную регрессию наименьших квадратов в R. Кто-нибудь знает, как это сделать? Есть ли там какой-нибудь пакет? Я знаю, что это можно сделать с помощью Stata, поэтому я полагаю, что это возможно ...
вопрос задан: 25 August 2013 16:56
0
ответов
псевдо инверсия разреженной матрицы в python
Я работаю с данными нейровизуализации, и из-за большого количества данных я хотел бы использовать разреженные матрицы для своего кода (scipy.sparse.lil_matrix или csr_matrix). В частности, мне понадобится ...
вопрос задан: 3 July 2013 15:42
0
ответов
Подгонка окружности по наименьшим квадратам с помощью MATLAB Optimization Toolbox
Я пытаюсь реализовать подгонку окружности по наименьшим квадратам, следуя этой статье (жаль, что не могу ее опубликовать). В статье говорится, что мы можем подогнать круг, вычисляя геометрическую ошибку как евклидову ...
вопрос задан: 12 June 2013 10:17
0
ответов
Проверка использования ненавязчивых до ajax post
Поэтому я играл с Anti Forgery Token, делая прогресс благодаря вам, ребята. Я нашел решение для слияния значений форм и чтобы мои методы ActionMethods не пробуксовывали на...
вопрос задан: 20 February 2013 22:06
0
ответов
Библиотека метода наименьших квадратов
Подобный вопрос уже был, но на него не было ответа, поэтому я попытаюсь опубликовать его снова. Кто-нибудь знает о реализации частичного алгоритма наименьших квадратов с открытым исходным кодом -на C++ (или C )? Или...
вопрос задан: 25 January 2013 06:12
0
ответов
Python: двухкривая гауссова аппроксимация с нелинейным методом наименьших квадратов
Мои познания в математике ограничены, поэтому я, вероятно, застрял. У меня есть спектр, к которому я пытаюсь подобрать два пика Гаусса. Я могу подобраться к самому большому пику, но я не могу подойти к самому маленькому пику...
вопрос задан: 31 August 2012 20:10
0
ответов
Необходимо подобрать многочлен с использованием полиномиального базиса Чебышева
Я подгонял линейные полиномы наименьших -квадратов к данным, используя функцию полифита в Matlab. Из того, что я читал, здесь используется стандартный полиномиальный базис (мономиальный базис ). Я читал, что с помощью...
вопрос задан: 16 August 2012 18:59
0
ответов
как узнать, сколько аргументов нужно лямбда-функции
Я пытаюсь создать функцию, которая будет выполнять наименьшие квадраты на основе переданной лямбда-функции. Я хочу создать массив нулей длины, равной числу аргументов, принимаемых...
вопрос задан: 28 June 2012 18:17
0
ответов
Использование curve_fit для подбора данных
Я новичок в scipy и matplotlib, и я пытался подогнать функции к данным. Первый пример в Scipy Cookbook работает фантастически, но когда я пробую его с точками, считанными из файла, ...
вопрос задан: 3 June 2012 17:51
0
ответов
Подгонка ортогональной регрессии в scipy методом наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов в scipy lib подгоняет кривую к некоторым данным. Этот метод предполагает, что в этих данных значения Y зависят от некоторого аргумента X. Метод вычисляет минимальное расстояние между кривыми. И вычисляет минимальное расстояние м
вопрос задан: 24 February 2012 04:25
0
ответов
Оценка методом наименьших квадратов с ограничениями в Python
Я пытаюсь выполнить оценку методом наименьших квадратов с ограничениями с помощью Scipy так, чтобы все коэффициенты находились в диапазоне (0,1) и суммировались с 1 (эта функция реализовано в LSQLIN Matlab ...
вопрос задан: 13 February 2012 23:29
0
ответов
Взвешенный метод наименьших квадратов - подгонка плоскости к набору трехмерных точек
Я подгоняю плоскость к набору трехмерных точек с помощью метода наименьших квадратов. У меня уже есть алгоритм для этого, но я хочу изменить его, чтобы использовать взвешенный метод наименьших квадратов. Это означает, что у меня есть вес для каждой точки
вопрос задан: 11 February 2012 20:17
0
ответов
Сплайны внутри нелинейных наименьших квадратов в R
Рассмотрим нелинейную модель наименьших квадратов в R, например, следующего вида): y ~ theta / (1 + exp (- (alpha + beta * x))) ( моя реальная проблема имеет несколько переменных, а внешняя функция ...
вопрос задан: 4 February 2012 21:39
0
ответов
Реализация C # алгоритма Левенберга – Марквардта [закрыто]
Я ищу реализацию на C # алгоритма Левенберга – Марквардта для нелинейной аппроксимации методом наименьших квадратов.
вопрос задан: 3 February 2012 12:06
0
ответов
Как быстро выполнить аппроксимацию методом наименьших квадратов для нескольких наборов данных?
Я пытаюсь выполнить аппроксимацию по Гауссу для многих точек данных. Например. У меня есть массив данных 256 x 262144. Где 256 точек нужно приспособить к гауссовскому распределению, а мне нужно 262144 из них. ...
вопрос задан: 11 January 2012 01:46