Результаты поиска по запросу "least-squares"
Как рассчитать дисперсию оценки наименьших квадратов с помощью QR-разложения в R?
Я пытаюсь изучить QR-декомпозицию, но не могу понять, как получить дисперсию beta_hat, не прибегая к традиционным матричным вычислениям. Я тренируюсь с
Решение однородной системы Ax = 0 с использованием NumPy
Я пытаюсь использовать numpy.linalg.lstsq для решения следующей однородной системы со следующими ограничениями:
Как использовать приближение наименьших квадратов в MATLAB?
Для домашнего задания по линейной алгебре я решил следующее уравнение, используя MATLAB\ оператор (который является рекомендуемым способом сделать это): A = [0.2 0.25; 0.4 0.5; 0.4 0.25]; y = [0.9 1.7 1.2]'; x = A \ yкоторый дает следующий ...
@eat вы правы, я переключил V и U. Я думаю, что все остальное правильно, но я согласен с точкой вашего ответа, что псевдообратный, вероятно, не лучший способ решения ее проблемы.
отаю с данными из нейровизуализации, и из-за большого объема данных я хотел бы использовать разреженные матрицы для моего кода (scipy.sparse.lil_matrix или csr_matrix). В частности, мне нужно будет вычислить псевдообратную матрицу для решения ...
Всегда ли mldivide такой же, как OLS в MATLAB?
Я делаю сравнение некоторых альтернативных методов линейной регрессии. Очевидно, что они будут ориентированы относительно OLS (Обыкновенные наименьшие квадраты). Но я просто хочу чистый метод OLS, без предварительной обработки данных, ...
, Если я не ошибаюсь, если он генерирует образец, который нарушает ограничения, вы можете просто отказаться от образца. Это занимает больше времени, но это просто и всегда работает.
библиотеку на C, которая будет выполнять оптимизацию целевой функции (предпочтительно, алгоритма Левенберга-Марквардта) и будет поддерживать рамочные ограничения, ограничения линейного неравенства и ограничения нелинейного неравенства. Я уже ...
Как использовать функцию leastsq из scipy.optimize в python для подгонки как прямой, так и квадратичной линий к наборам данных x и y
Как бы я поместил прямую линию и квадратик в набор данных ниже, используя функцию leastsq из scipy.optimize? Я знаю, как использовать polyfit, чтобы сделать это. Но мне нужно использовать функцию Leastsq. Вот наборы данных x и y: x: ...
Результат можно улучшить, передав массив во второй раз в обратном направлении. Фокусы помещены в vecCenter +/- vecFocus
я есть большой набор трехмерных точек данных, к которым я хочу вписаться в эллипсоид. Моя математика довольно плохая, поэтому у меня проблемы с реализацией метода наименьших квадратов без каких-либо математических библиотек. Кто-нибудь знает ...
Взвешенный наименьший квадрат - подгонка плоскости к трехмерной точке
Я подгоняю плоскость к трехмерной точке, установленной методом наименьших квадратов. У меня уже есть алгоритм для этого, но я хочу изменить его, чтобы использовать взвешенный метод наименьших квадратов. Это означает, что у меня есть вес для ...
Подгонка ортогональной регрессии в методе наименьших квадратов
Метод leastsq в scipy lib подгоняет кривую к некоторым данным. И этот метод подразумевает, что в этих данных значения Y зависят от некоторого аргумента X. И вычисляет минимальное расстояние между кривой и точкой данных на оси Y (dy) Но что, если ...