Resultados da pesquisa a pedido "least-squares"
Como eu uso a aproximação de mínimos quadrados no MATLAB?
Para uma tarefa de casa em álgebra linear, eu resolvi a seguinte equação usando o MATLAB
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 ...
Calculando o espaço nulo de uma matriz
Estou tentando resolver um conjunto de equações da forma Ax = 0. A é conhecida matriz 6x6 e escrevi o código abaixo usando SVD para obter o vetor x que funciona até certo ponto. A resposta é aproximadamente correta, mas não é boa o suficiente ...
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,_,_,_ = ...
Como usar o método dos mínimos quadrados no Matlab?
Eu tenho 37 equações lineares e 36 variáveis na forma de uma equação matricial; A * X = B. As equações não têm uma resposta exata. Quero usar o método de mínimos quadrados do Matlab para encontrar as respostas com o menor erro. Eu sou novo no ...
como resolver muitos sistemas sobredeterminados de equações lineares usando códigos vetorizados?
Preciso resolver um sistema de equações lineares Lx = b, onde x é sempre um vetor (matriz 3x1), L é uma matriz Nx3 eb é um vetor Nx1. N geralmente varia de 4 a algo como 10. Não tenho problemas para resolver isso usando scipy.linalg.lstsq (L, ...
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 ...