Resultados da pesquisa a pedido "least-squares"
Ajustando a soma 2D de gaussianos, scipy.optimise.leastsq (Resposta: Use curve_fit!)
Quero ajustar uma soma 2D de gaussianos a esses dados: Depois de falhar em ajustar uma soma a isso, inicialmente eu experimentei cada pico separadamente (imagem [https://i.stack.imgur.com/BJDkG.png]) e retornou um ajuste ao encontrar seus ...
Python: adaptação gaussiana de duas curvas com mínimos quadrados não lineares
Meu conhecimento de matemática é limitado e é por isso que provavelmente estou preso. Eu tenho um espectro para o qual estou tentando encaixar dois picos gau...
Mínimos quadrados lineares restritos para xA = b no matlab
Eu quero resolverxA=b com restrição0<=x parax. Eu encontrei funções comolsqnonneg [http://www.mathworks.com/help/optim/ug/lsqnonneg.html]elsqlin [http://www.mathworks.com/help/optim/ug/lsqlin.html]que resolve paraAx=b. No entanto, não foi ...
ajustando uma superfície linear com numpy menos quadrados
Então eu quero resolver a equação
pseudo inverso da matriz esparsa em python
Estou trabalhando com dados de neuroimagem e, devido à grande quantidade de dados, gostaria de usar matrizes esparsas para meu código (scipy.sparse.lil_matrix ou csr_matrix Em particular, precisarei calcular o pseudo-inverso da minha matriz ...
Biblioteca de otimização de mínimos quadrados não lineares para C [fechada]
Estou procurando uma biblioteca em C que otimize uma função objetiva (preferencialmente o algoritmo Levenberg-Marquardt) e suporte restrições de caixa, restrições de desigualdade linear e restrições de desigualdade não linea á tentei várias ...
obtenha o valor R ^ 2 de scipy.linalg.lstsq
Eu tenho um conjunto de dados 3D equipado usandoscipy.linalg.lstsq função. Eu estava usando: # best-fit quadratic curve A = np.c_[np.ones(data.shape[0]), data[:,:2], np.prod(data[:,:2], axis=1), data[:,:2]**2] C,_,_,_ = ...
juste de regressão ortogonal no método de mínimos quadrad
O método leastsq na scipy lib ajusta uma curva a alguns dados. E esse método implica que nesses dados os valores Y dependem de algum argumento X. E calcula a distância mínima entre a curva e o ponto de dados no eixo Y (dy) Mas e se eu precisar ...