curve-fitting

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    是否有任何軟件包可以使用許多簡單模型自動擬合曲線? 通過簡單的模型我的意思是: 斧+ B 斧^ 2 + BX + C 一個*日誌(X)+ B 一個* X^N + B AX /(1 + BX) 斧^ N /(1 + BX^N) ... 最好的方法是創建一個帶有兩個向量參數X和Y的函數,並返回一個適合他們的SSE的簡單模型列表。

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    我想將曲線擬合成圖像中的許多像素,以便我可以對其形狀進行進一步處理。有誰知道如何在C/++中實現最小二乘法,最好使用以下參數:一個x數組,一個y數組和一個答案數組(答案數組的長度應該指出需要計算多少個係數)?

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    我有一個程序正在創建數據點,其中一些是以日誌功能的形式,一些是線。我需要能夠將曲線擬合到這些數據點以便能夠推斷。有沒有任何C++庫可以爲我做這件事?

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    我一直在使用numpy.polyfit函數做一些預測。如果我輸入1的程度,它就可以工作,但我需要做二次多項式擬合。在某些情況下,它有效,在其他情況下,預測的情節會下降,然後永遠上升。例如: import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] y=[100,85,72,66,52,48,39

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    下面圖(在ggplot): 數據: require(ggplot2) just_growth_data=structure(list(ID = c(1L, 2L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 27L, 28L, 2

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    更具體地說,我正在處理一個問題,其中收集了與y(x) = a + b/(x*i) + c/(x+i) + d/(x*i)形式的複合函數的實部和虛部相對應的實驗數據[注意:我使用的是i作爲虛數單位。而且我稍微簡化了功能,但不是很重要]。換句話說,我有這樣的數據(理論上)我知道y[x1 x2 ... xn] = [t1 t2 ... tn] + [s1 s2 ... sn]*i。因此,對於任何給定的x

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    Excel用於計算二階多項式迴歸(曲線擬合)的算法是什麼?是否有示例代碼或僞代碼可用?

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    我想了解OpenCV fitLine()算法。 這是從OpenCV的代碼片斷: icvFitLine2D功能 - icvFitLine2D 我看到有用來選擇點近似一些隨機函數,然後計算從點距離擬合線(帶choosen分),然後選擇其他點並嘗試通過選擇distType來最小化距離。 有人可以澄清從this moment會發生什麼,沒有硬數學,並假設沒有偉大的統計知識? OpenCV代碼註釋和變量名稱

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    我用線性擬合擬合一些數據。我想重量誤差棒。到目前爲止,我一直在使用鬥牛犬fitting.py。他們的linear_fit使加權線性迴歸非常容易。不幸的是,我正在使用的數據在X和Y方向都有錯誤。 我想知道,實際上(在Python中)和理論上(在統計學上)如何做到這一點。

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    就像在Excel中我們可以分配一個分佈併爲它制定一個趨勢線(冪律),我怎樣才能計算出一個數組中的數組?