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Keras模型拟合多项式
我从四次多项式生成了一些数据 并希望在 Keras 中创建一个回归模型来拟合该多项式 问题是拟合后的预测似乎基本上是线性的 由于这是我第一次使用神经网络 我认为我犯了一个非常微不足道且愚蠢的错误 这是我的代码 model Sequentia
python
neuralnetwork
Keras
nonlinearregression
GGPlot2 中的 NLS 回归,绘制 y=Ax^b 趋势线误差
我正在尝试在一组 3 个数据点上拟合基本幂趋势线 就像您在 Excel 中模拟 y Ax b 函数一样 我有一个非常简单的数据集加载到 LCurve data 中 如下所示 MDPT 4 10 9 51 6 曲线下面积 287069 4 2
r
ggplot2
Regression
nls
nonlinearregression
用 R 中的 nls() 拟合复杂的非线性函数给出奇异梯度误差
I am trying to fit oral pharmacokinetic function using R nls The function can be seen here 我尝试了以下方法 dat lt data frame Ti
r
nonlinearregression
nls
非常大的非线性最小二乘优化的收敛
我正在尝试解决以下问题 我有很多 80000 正在生长的器官表面斑块 我随着时间的推移 18 个时间点 测量它的每个面积 并希望拟合一条增长曲线 双逻辑模型 例如 只是两个逻辑函数 bcs 的总和 在观察期 我有框约束来确保指数项不会爆炸
关于 R 中 nls 拟合的问题 - 为什么这是一个如此奇怪的拟合?
我正在尝试对一些简单数据 按年的玉米产量 进行非线性拟合 在 R 中使用 lm 来完成它是很简单的 但是如果允许有一条曲线 一些数据会更适合 大约是year 1 5左右 x lt c 1979L 1980L 1981L 1982L 1983
r
nonlinearregression
nls
在 R 中拟合非线性 Langmuir 等温线
我想在 R 中为以下数据拟合等温模型 最简单的等温模型是此处给出的 Langmuir 模型型号在页面底部给出 http www alfisol com IFS IFS 003 LMMpro Langmuir php 下面给出了我的 MWE
r
nonlinearfunctions
nls
nonlinearregression
分段函数 lmfit
我正在尝试定义一个分段函数 以便由 Python 中的 lmfit 库拟合 我遇到的问题是我为该函数定义的参数不会与我提交的数据一起评估 我有一个与我的案例有点相似的例子here https stackoverflow com questi
python
nonlinearregression
lmfit
张量流。非线性回归
我有这些特征和标签 它们的线性度不够 无法满足线性解决方案 我从sklearn训练了SVR kernel rbf 模型 但现在是时候用tensorflow来训练了 很难说应该写什么来达到相同或更好的效果 你看到下面那条慵懒的橙色线了吗 它不
python
tensorflow
nonlinearregression
如何从 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 中删除仅交互列
根据下面给出的描述 如果输入样本是二维的并且具有 a b 形式 则 2 次多项式特征为 1 a b a 2 ab b 2 sklearn preprocessing PolynomialFeatures http scikit learn
scikitlearn
preprocessor
Polynomials
nonlinearregression
R 中的 Knn 回归
我正在研究 Knn 回归方法和后来的核平滑 我希望使用 R 中的绘图来演示这些方法 我使用以下代码生成了一个数据集 x runif 100 0 pi e rnorm 100 0 0 1 y sin x e 我一直在尝试遵循 9 2 中如何使
r
Regression
KNN
nonlinearregression
`nls` 无法估计我的模型的参数
我正在尝试估计堆定律的常数 我有以下数据集novels colection Number of novels DistinctWords WordOccurrences 1 1 13575 117795 2 1 34224 947652 3
r
Regression
curvefitting
nls
nonlinearregression
为什么 IPOPT 在违反约束的情况下仍评估目标函数?
我在 Julia 中使用 IPOPT 我的目标函数会对某些参数值抛出错误 具体来说 虽然我认为这并不重要 但它涉及协方差矩阵的乔列斯基分解 因此要求协方差矩阵是正定的 因此 我非线性地约束参数 以便它们不会产生错误 尽管有这样的限制 IPO
Julia
mathematicaloptimization
nonlinearregression
IPOPT
使用具有可变数量参数的 Scipy curve_fit 进行优化
假设我们有下面的函数来优化 4 个参数 我们必须如下编写函数 但如果我们想要具有更多参数的相同函数 我们必须重写函数定义 def radius z a0 a1 k0 k1 k np array k0 k1 a np array a0 a1
python
scipy
Regression
nonlinearregression
`nls` 拟合误差:无论起始值如何,始终达到最大迭代次数
使用此参数化来构建增长曲线逻辑模型 我创建了一些点 K 0 7 y0 0 01 r 0 3 df data frame x seq 1 50 by 5 df y 0 7 1 0 7 0 01 0 01 exp 0 3 df x 有人可以告诉
r
Regression
nls
nonlinearregression