Resultados de la búsqueda a petición "least-squares"

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Resolver sistema homogéneo Ax = 0 usando numpy

Estoy tratando de usar numpy.linalg.lstsq para resolver el siguiente sistema homogéneo con la siguiente restricción: Ax = 0 |x| = 1Si solo llamo: numpy.linalg.lstsq(A, np.zeros((A.shape[0],1), dtype=np.float))La solución sería una matriz de ...

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Adecuados cuadrados lineales de la esfera a los puntos

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Mínimo cuadrado ponderado: ajusta un plano al conjunto de puntos 3D

Estoy ajustando un plano a un conjunto de puntos 3D con el método de mínimos cuadrados. Ya tengo un algoritmo para hacer eso, pero quiero modificarlo para usar el mínimo cuadrado ponderado. Lo que significa que tengo un peso para cada punto ...

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Cómo usar la función leastsq de scipy.optimize en python para ajustar tanto una línea recta como una línea cuadrática a los conjuntos de datos x e y

¿Cómo encajaría una línea recta y una cuadrática al conjunto de datos a continuación usando la función leastsq de scipy.optimize? Sé cómo usar Polyfit para h...

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¿Cómo calcular la varianza del estimador de mínimos cuadrados usando la descomposición QR en R?

Estoy tratando de aprender la descomposición de QR, pero no puedo entender cómo obtener la varianza de beta_hat sin recurrir a los cálculos de matriz tradicionales. Estoy practicando con eliris conjunto de datos, y esto es lo que tengo hasta ...

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Biblioteca de optimización de mínimos cuadrados no lineales para C [cerrado]

Estoy buscando una biblioteca en C que optimice una función objetivo (preferiblemente el algoritmo Levenberg-Marquardt) y admitirá restricciones de cuadro, restricciones de desigualdad lineal y restricciones de desigualdad no lineal. Ya he ...

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Línea de tendencia ponderada

Excel produce diagramas de dispersión para conjuntos de valores de pares. También da la opción de producir una línea de tendencia y una fórmula de mejor ajus...

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¿Encontrar la traducción y la escala en dos conjuntos de puntos para obtener el menor error de cuadrado en su distancia?

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Ajuste de regresión ortogonal en el método de mínimos cuadrados escupidos

El método leastsq en scipy lib ajusta una curva a algunos datos. Y este método implica que en estos datos, los valores Y dependen de algún argumento X. Y calcula la distancia mínima entre la curva y el punto de datos en el eje Y (dy) Pero, ¿y ...

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Python Scipy Lesssq encaja con números complejos