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获取向量幂的有效方法
我编写了一个代码 在数值上使用勒让德多项式直至某个高 n 阶 例如 case 8 p 6435 x 8 12012 x 6 6930 x 4 1260 x 2 35 128 return case 9 如果向量x太长这会变得很慢 我发现说之
Arrays
MATLAB
Polynomials
对于多项式,获取其所有极值并通过突出显示所有单调部分来绘制它
有人问我这个有趣的问题 我认为值得将其发布在这里 因为 Stack Overflow 上还没有任何相关线程 假设我有长度为的多项式系数n vector pc 其中次数多项式n 1对于变量x可以以其原始形式表示 pc 1 pc 2 x pc
r
plot
Polynomials
R(或替代方案?)中的高(或非常高)阶多项式回归
我想对 R 中的一组数据进行 非常 高阶回归拟合 但是poly 函数的阶数极限为 25 对于此应用程序 我需要的订单范围为 100 到 120 model lt lm noisy y poly q 50 Error in poly q 50
r
Regression
linearregression
LM
Polynomials
创建具有任意数量参数的 python lmfit 模型
有没有办法根据具有任意数量因变量的函数构建 lmfit 模型 例如 from lmfit import Model def my poly x params func 0 for i in range len params func par
python
curvefitting
Polynomials
lmfit
多项式系数列表
如何从 SymPy 中的系数列表创建多项式 例如 给定一个列表 1 2 1 我想得到Poly x 2 2 x 1 我试着看看docs http docs sympy org dev modules polys reference html但
python
list
sympy
Polynomials
对阶乘和多项式的组合进行数值计算
我正在尝试编写一个简短的 C 例程来计算给定整数 j gt i 通常它们位于 0 到 100 之间 和复数 z 以 z 关联拉盖尔多项式 问题是我希望这个函数可以从 CUDA 内核中调用 即使用 device 属性 因此 标准库 Boost
c
Algorithm
numericalmethods
factorial
Polynomials
得到 Y 处的多项式 X? (Python 3.10、NumPy)
我正在尝试根据 Python 3 10 中以系数降序给出的多项式计算某个 Y 值处的所有可能的实 X 值 我希望将生成的 X 值以list 我尝试过使用roots 的功能numpy图书馆 如答案之一所示这个帖子 https stackove
python
NumPy
Polynomials
如何分析稀疏邻接矩阵?
我正在研究稀疏邻接矩阵 其中大多数单元格为零 有些单元格为零 两个单元格之间的每个关系都有一个可能很长的多项式描述 并且手动分析它们非常耗时 我的老师建议使用纯代数方法格罗布纳基地 http pastebin com jwVMxbM2但在继
Math
matrix
datamining
Analysis
Polynomials
Python有效地找到多个多项式的局部最大值/最小值
我正在寻找一种有效的方法来查找多个 gt 100万 但独立的四阶多项式的局部最小值给定 指定范围 边界 我有两个要求 R1 即使对于 100 万个不同的多项式方程也有效 R2 局部最小值精确到 0 01 即 2dp 这是我使用创建的一些代码
python
Optimization
scipy
Polynomials
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
Python sympy无法求解多项式函数
我在用 sympy 求解多项式函数时遇到问题 以下示例显示了一个给出我无法管理的错误消息的情况 如果多项式变得更简单 则求解器可以正常工作 请复制并粘贴代码以检查系统上的错误 import sympy from sympy import I
python
sympy
Polynomials
如何将多维多项式与 numpy.polynomial 一起使用?
我能够使用numpy polynomial拟合一维多项式的项 例如f x 1 x x 2 我如何拟合多维多项式 例如f x y 1 x x 2 y yx y x 2 y 2 y 2 x y 2 x 2 看起来 numpy 根本不支持多维多项
python
NumPy
Math
Polynomials
如何将所有变量添加到 lm() 中的第二级? [复制]
这个问题在这里已经有答案了 我有一个包含 16 个变量的数据框 当我进行多元线性回归时 我会执行以下操作 fit lt lm y data data 现在 我知道如何添加其中一个变量的二阶项 fit2 lt lm y poly x1 2 d
r
LM
Polynomials
MATLAB 中的拉盖尔多项式
我尝试在 MATLAB 中使用 命令生成拉盖尔多项式 但每次都会收到此错误 I found this in the help section 既然我已经定义了x作为象征性的我不应该得到这个错误 Also on website I found
MATLAB
symbolicmath
Polynomials
R:如何使用 R 的公式符号来紧凑地生成除选定的二次项子集之外的所有二次项?
我想要一种紧凑地使用 R 的公式符号 或其他形式 的方法 以包含一组变量 A 到 E 之间的所有二次项 不包括 D E 交互作用 我真正的问题有更长的 A C 类型变量和 D E 类型变量列表 我写了一个小函数来检查我的工作这个帖子 谢谢
r
Regression
formula
Interaction
Polynomials
R线性回归公式中的大写字母“I”是什么意思?
我一直无法找到这个问题的答案 主要是因为谷歌搜索带有独立字母 如 I 的任何内容都会导致问题 我 在这样的模型中做什么 data rock lm area I peri mean peri data rock 考虑到以下方法不起作用 lm
r
Regression
formula
Polynomials
如何在 R 中建立多项式回归模型?
我有一个包含 70 个变量的数据集 我想尝试对其进行多项式回归 如果列数是三 四 我可以手动编写这样的代码 model lt lm y poly var1 3 poly var2 3 poly var4 4 如果我们有 70 个变量 我们将
r
linearregression
Polynomials
检查 CRC 多项式的错误检测能力
我试图找出如何计算任意 CRC 多项式的错误检测能力 我知道有多种错误检测功能可能 或可能不适用于 任意多项式 检测单个比特错误 所有 CRC 都可以执行此操作 因为这只需要 CRC 宽度 gt 1 突发错误检测 所有 CRC 都可以检测大
checksum
CRC
Polynomials
hammingdistance
errordetection
使用 np.polyfit 在 3 维中拟合多项式
我有一个数据数组 具有尺寸 N 3 对于某个整数N 指定 3D 空间中粒子的轨迹 即每个行条目都是 x y z 粒子的坐标 该轨迹平滑且简单 我希望能够对该数据拟合多项式 我可以用以下方法做到这一点 x y 坐标使用np polyfit i
python
NumPy
Polynomials
如何找到多项式的最佳次数?
我是机器学习的新手 目前陷入了困境 首先 我使用线性回归来拟合训练集 但得到非常大的 RMSE 然后我尝试使用多项式回归来减少偏差 import numpy as np from sklearn linear model import Li
python
machinelearning
linearregression
Polynomials
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