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将四边形(四边形)拟合到斑点
应用不同的过滤和分割技术后 我最终得到如下图像 我可以访问一些轮廓检测函数 这些函数返回该对象边缘上的点列表 或者返回一个拟合的多边形 尽管有很多边 远多于 4 个 我想要一种将四边形适合该形状的方法 因为我知道它是应该是四边形的鞋盒的正面
opencv
imageprocessing
ComputerVision
modelfitting
层顺序的输入0与期望ndim=3的层不兼容,发现ndim=2。收到完整形状:[无,1]
我正在与 keras 合作进行文本分类 经过预处理和矢量化后 我的训练和验证数据详细信息如下 print X train shape X train ndim type X train print y train shape y train
python
tensorflow
Keras
modelfitting
找到两个向量之间的最佳/缩放/移位
我有两个向量表示函数 f x 另一个向量 f ax b 即 f x 的缩放和移位版本 我想找到最好的规模和转变因素 最佳 通过最小二乘误差 最大似然等 有任何想法吗 例如 f1 0 0 450541598502498 0 083821377
Algorithm
MATLAB
signalprocessing
Octave
modelfitting
使用 R 使用特定方程将曲线拟合到数据集
我正在使用 R 我想使用一个特定的方程来拟合我的一个数据集的曲线 附后 gt dput data structure list Gossypol c 1036 331811 4171 427741 6039 995102 5909 0681
r
curvefitting
modelfitting
使用 ODR 拟合数据中的上限和不对称误差的 Python 幂律
我正在尝试使用 python 将一些数据拟合到幂律中 问题是我的一些点是上限 我不知道如何将其包含在拟合程序中 在数据中 我将上限设置为 y 的误差等于 1 而其余的要小得多 您可以将此错误设置为 0 并更改 uplims 列表生成器 但拟
python
curvefitting
datafitting
modelfitting
powerlaw
寻找曲线上的最佳权衡点
假设我有一些数据 我想为其拟合参数化模型 我的目标是找到该模型参数的最佳值 我正在使用AIC BIC MDL奖励低误差模型的标准类型 但也会惩罚高复杂性的模型 可以说 我们正在为这些数据寻找最简单但最令人信服的解释 a la奥卡姆剃刀 根据
Algorithm
MATLAB
datamodeling
modelfitting
当 scipy.optimize.minimize 可能用于相同的事情时,为什么 scipy.optimize.least_squares 存在?
我试图理解为什么scipy optimize least squares存在于scipy 该函数可用于执行模型拟合 然而 人们可以使用scipy optimize minimize做同样的事情 唯一的区别是scipy optimize le
python
scipy
mathematicaloptimization
modelfitting