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回归模型中成本函数的 L1 范数代替 L2 范数
我想知道Python中是否有一个函数可以完成与scipy linalg lstsq但使用 最小绝对偏差 回归而不是 最小二乘 回归 OLS 我想使用L1规范 而不是L2 norm 事实上 我有 3d 点 我想要它们的最佳拟合平面 常见的方法
python
machinelearning
Regression
leastsquares
零截距模型的 lm() 中的 R 平方
我经营一家lm 在 R 中 这是总结的结果 Multiple R squared 0 8918 Adjusted R squared 0 8917 F statistic 9416 on 9 and 10283 DF p value lt
r
statistics
linearregression
leastsquares
Python lmfit 约束:a < b < c
我在用lmfit在Python中拟合一些数据 其中包括拟合变量a b和c 我需要确保 a http cars9 uchicago edu software python lmfit MinimizerResult constraints h
python
constraints
leastsquares
lmfit
求解正规方程会给出与使用“lm”不同的系数?
我想使用以下方法计算一个简单的回归lm和普通矩阵代数 然而 我从矩阵代数获得的回归系数只有使用矩阵代数获得的回归系数的一半lm我不知道为什么 这是代码 boot example lt data frame x1 c 1L 1L 1L 0L
r
Regression
linearregression
LM
leastsquares
mldivide 是否始终与 MATLAB 中的 OLS 相同?
我正在对一些替代线性回归技术进行比较 显然 这些将相对于 OLS 普通最小二乘法 进行基准测试 但我只想要一个纯粹的 OLS 方法 不需要对数据进行预处理来发现数据中的不良条件 就像您在使用时发现的那样regress 我本来希望简单地使用经
MATLAB
statistics
leastsquares
如何使用矢量化代码求解许多超定线性方程组?
我需要求解线性方程组 Lx b 其中 x 始终是向量 3x1 数组 L 是 Nx3 数组 b 是 Nx1 向量 N 通常范围从 4 到 10 左右 使用以下方法解决这个问题没有问题 scipy linalg lstsq L b 然而 我需要
在Python中使用最小二乘法找到多条线的中心
我有一系列的线 它们大致 但不完全 在某个点相交 我需要找到使中心每条线之间的距离最小化的点 我一直在尝试遵循这种方法 二维相交线的最近点 当我用 Python 创建脚本来执行此功能时 我得到了错误的答案 这是我的代码 我想知道是否有人可以
python3x
Math
vector
leastsquares
用 numpy 最小二乘法拟合线性曲面
所以我想解方程z a b y c x 得到a b c 即 使 平面 表面适合 3D 空间中的大量散点 但我似乎找不到任何东西 我认为会有一个简单的模块来解决这样一个简单的问题 我试过了 其中x y z是数组 ys zip x y coeff
python
NumPy
leastsquares
geometrysurface
如何找到分隔具有 2 个不同属性的点的两个区域的最佳直线
我在二维图中有很多点 红点表示我的实验稳定 黑点表示不稳定 在这个双对数图中 这两个区域被一条线清楚地分开 我想找到最好的 分隔线 即给出分隔两个区域的标准并且在该标准上具有最小误差的线 我在各种书籍和网上进行了搜索 但找不到任何解决此问题
Classification
mathematicaloptimization
leastsquares
datafitting
计算矩阵的零空间
我正在尝试求解 Ax 0 形式的一组方程 A 是已知的 6x6 矩阵 我使用 SVD 编写了以下代码来获取在一定程度上有效的向量 x 答案大致正确 但不足以对我有用 我怎样才能提高计算的精度 将 eps 降低到 1 e 4 以下会导致函数失
python
Math
linearalgebra
SVD
leastsquares
在 R 中绘制最小二乘回归图中的垂直偏移
I m interested in making a plot with a least squares regression line and line segments connecting the datapoints to the
r
statistics
plot
linearregression
leastsquares
如何使用 scipy.optimize.least_squares 计算标准差误差
我将拟合与optimize curve fit和optimize least squares进行比较 使用 curve fit 我得到协方差矩阵 pcov 作为输出 我可以通过以下方式计算拟合变量的标准偏差误差 perr np sqrt n
python
scipy
leastsquares
Python / Scipy - 将optimize.curve_fit的sigma实现到optimize.leastsq中
我正在使用逻辑模型拟合数据点 由于有时我的数据存在 ydata 错误 因此我首先使用 curve fit 及其 sigma 参数在拟合中包含我个人的标准差 现在我切换到leastsq 因为我还需要一些curve fit无法提供的拟合优度估计
python
scipy
curvefitting
leastsquares
使用 lm() 进行线性回归 - 对结果感到惊讶
我对已有的数据进行了线性回归 使用lm功能 一切正常 没有错误消息 但我对结果感到惊讶 我的印象是 R 错过 了一组点 即截距和斜率不是最佳拟合 例如 我指的是坐标 x 15 25 y 0 20 处的点组 我的问题 是否有一个函数可以比较
r
linearregression
LM
leastsquares
orthogonal
球体到点的线性最小二乘拟合
我正在寻找一种算法来找到点云和球体之间的最佳拟合 也就是说 我想最小化 where C是球体的中心 r它的半径 并且每个P我的集合中的一个点n点 变量显然是Cx Cy Cz and r 就我而言 我可以获得一个已知的r事先只留下组件C作为变
Algorithm
3d
leastsquares
如何在 MATLAB 中使用最小二乘近似?
对于线性代数的家庭作业 我使用 MATLAB 求解了以下方程 运算符 这是推荐的方法 A 0 2 0 25 0 4 0 5 0 4 0 25 y 0 9 1 7 1 2 x A y 产生以下答案 x 1 7000 2 0800 对于作业的下
Math
MATLAB
linearalgebra
leastsquares
如何在Python中使用scipy.optimize中的leastsq函数来拟合数据集x和y的直线和二次线
我如何使用 scipy optimize 中的 lesssq 函数将直线和二次拟合到下面的数据集 我知道如何使用 polyfit 来做到这一点 但我需要使用 lesssq 函数 以下是 x 和 y 数据集 x 1 0 2 5 3 5 4 0
python
NumPy
scipy
leastsquares
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