将四边形(四边形)拟合到 blob
应用不同的过滤和分割技术后，我最终得到了这样的图像: 我可以访问一些轮廓检测函数，这些函数会返回该对象边缘上的点列表，或者返回一个拟合的多边形(虽然有很多边，但远不止 4 个).我想要一种将四边形拟合到该形状的方法，因为我知道它是应该是四边形的鞋盒的正面.由于透视图，平行度不守恒，所以我现在没有限制，只需要包含这个框的四个线段. 到目前为止我能找到的只是矩形拟合，它并没有真正返回我需要
..
model-fitting相关内容
拟合 3 参数威布尔分布
我一直在用 R 进行一些数据分析，我正在尝试弄清楚如何将我的数据拟合到 3 参数 Weibull 分布.我找到了如何使用 2 参数 Weibull 进行操作，但在找到如何使用 3 参数进行操作时遇到了问题. 以下是我使用 MASS 包中的 fitdistr 函数拟合数据的方法: y x[[6]] 是我的数据的一个子集，y 是我存储拟合结果的地方. 解决方案 首先，您可能需要查看
..
寻找曲线上的最佳权衡点
假设我有一些数据，我想为其拟合参数化模型.我的目标是为这个模型参数找到最佳值. 我正在使用 AIC/BIC/MDL 类型的标准，它奖励具有低错误率的模型，但也会惩罚具有高复杂性的模型(我们正在寻找对这些数据的最简单但最有说服力的解释，例如 la 奥卡姆剃刀). 根据上述，这是我根据三个不同标准(两个要最小化，一个要最大化)得到的那种东西的示例: 在视觉上，您可以轻松地看到肘部形状
..
平面分割和平面拟合的区别
我最近一直在做一个项目，我必须在 3D 网格中检测墙壁、地板和天花板.在做了一些研究之后，我已经能够使用 RANSAC 算法检测地板和墙壁的某些部分.我只是想知道是否有人能够解释平面拟合和平面分割之间的区别，因为它们似乎都会导致包含地板的点云? 解决方案 平面拟合通常被理解为一种基于纯最小二乘法的拟合技术，其中从点集到平面方程的距离被最小化.可以通过多种方式来制定这种优化，但最实用的一种是
..
层顺序的输入 0 与预期的 ndim=3 层不兼容，发现 ndim=2.收到完整形状:[无，1]
我正在使用 keras 进行文本分类.预处理和矢量化后，我的训练和验证数据详细信息如下所示: print(X_train.shape, ',', X_train.ndim, ',', type(X_train))打印(y_train.shape, ',', y_train.ndim, ',', type(y_train))打印(X_valid.shape，'，'，X_valid.ndim，'，'
..
用于 Python 拟合优度的 Kolmogorov Smirnov 检验
我正在尝试拟合分布.配件已完成，但我需要测量，以选择最佳型号.许多论文都在使用 Kolomogorov-Smirnov (KS) 测试.我试图实现这一点，但得到的 p 值结果非常低. 实施: #Histigram 图binwidth = np.arange(0,int(out_threshold1),1)n1, bins1, patch = plt.hist(h1, bins=binwid
..
如何在一个循环中拟合多个交互模型?
让我们说我有3个响应变量A，C和M，我想为所有可能的模型拟合模型，即拟合Y〜A，Y〜C，Y〜M，Y〜A * C，Y〜A *M，Y〜C * M等.是否有一种快速的方法来执行此操作，而无需每次都手动指定交互? 我不想写 M1 = glm(Y〜A，data =潜艇，家族=“泊松")M2 ＝ glm(Y〜C，数据＝潜艇，族＝“泊松")M3 ＝ glm(Y〜M，数据＝潜艇，族＝“泊松")M4 ＝
..
拟合自定义Scipy分布
我已经使用自定义scipy类重新定义了对数正态分布.我已经模拟了这种分布，并且尝试恢复指定的原始参数，但是fit方法返回不同的参数. 将numpy导入为np将熊猫作为pd导入从scipy.stats导入rv_continuous来自scipy.special导入erf从scipy.special导入erfinv类lognorm_v2(rv_continuous):def _pdf(self，x，
..
ValueError:未知标签类型:在实现MLPClassifier时
我的数据框的年，月，日，小时，分钟，秒，每日_KWH列.我需要使用神经网络预测每日KWH.请让我知道如何解决 Daily_KWH_System年月日小时分秒0 4136.900384 2016 9 7 0 0 01 3061.657187 2016 9 8 0 0 02 4099.614033 2016 9 9 0 0 03 3922.490275 2016 9 10 0 0 04 3957.
..
将四边形（四角形）拟合到斑点
应用了不同的过滤和分段技术后，最终得到的图像如下： 我可以使用一些轮廓检测功能，该功能返回该对象边缘上的点列表，或者返回一个拟合的多边形（尽管有很多边缘，但多于4个）。 我想要一种使四边形适合该形状的方法，因为我知道它是鞋盒的前表面，应该是四边形。由于透视图的原因，并行性是不守恒的，因此我现在没有任何限制，只需要四个线段围绕此框即可。 到目前为止，我能找到的是仅矩形拟合，并不能真正返
..
有回归模型的工具吗?
我需要从示例集中得出线性/二次方程.有没有可用的工具? 解决方案 有很多工具可以帮助您做到这一点.我已经开始了下面的列表: Excel分析工具包 八度音调 FreeMat R项目
..
如何适合功能的外壳
我试图使高斯函数适合杂乱的函数.我只想适合外部外壳(这些不只是每个x的最大值，因为某些最大值也太小，因为样本量很小). from scipy.optimize import curve_fit def Gauss(x, a, x0, sigma, offset): return a * np.exp(-np.power(x - x0,2) / (2 * np.power(sigma,2)))
..
拟合两层模型以在python中缠绕轮廓数据
我正在尝试将模型拟合到我的风廓线数据集中，即在不同高度z处的风速值u(z). 该模型由两部分组成，我现在将其简化为: u(z) = ust/k * ln(z/z0) for z zsl 在对数模型中，ust和z0是自由参数，k是固定的. zsl是表面层的高度，这也不是先验知识. 我想
..
如何使用nls()拟合指数衰减模型中的多个常数?
我正在处理这种关系: y = h * R + x * v * h 其中: x =(N-M)* exp(-Q * u)+ M 给出主方程: y = h * R + v * h *(N-M)* exp(-Q * u)+ v * h * M 所有大写字母都是常量，所有小写字母都是变量. 我拥有所有变量的真实数据，但是我要么不知道常数(R和Q)的值，要么想检查数据
..
如何估算R中散点图的最佳拟合函数?
我有两个变量的散点图，例如: x
..
使用R使用特定方程式将曲线拟合到数据集
我正在使用R. 我想使用一个特定的方程将一条曲线拟合到我的一组数据中(附加) > dput(data) structure(list(Gossypol = c(1036.331811, 4171.427741, 6039.995102, 5909.068158, 4140.242559, 4854.985845, 6982.035521, 6132.876396, 948.2418407
..
Python curve_fit范围和初始条件的选择会影响结果
我有一个数据集，该数据集由两个我要使用optimalization.curve_fit确定的自由参数来描述.该模型定义如下 def func(x, a, b,): return a*x*np.sqrt(1-b*x) 而配件部分为 popt, pcov = opt.curve_fit(f = func, xdata = x_data, ydata= y_data, p0 =
..
Python幂律符合上限&使用ODR的数据不对称错误
我正在尝试使用python使一些数据适合幂律.问题是我的一些要点是上限，我不知道该如何包括在拟合例程中. 在数据中，我将上限设为y中等于1的误差，而其余的则小得多.您可以将此错误设置为0并更改uplims列表生成器，但这种拟合非常糟糕. 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.odr
..
拟合3参数的Weibull分布
我一直在R中进行一些数据分析，我试图弄清楚如何使我的数据适合3参数的Weibull分布.我找到了使用2参数Weibull的方法，但是在寻找如何使用3参数的方法方面却做得很短. 这是我如何使用MASS包中的fitdistr函数拟合数据的方法: y
..
基于最小二乘拟合SIR模型
我想优化SIR模型的拟合.如果仅用60个数据点拟合SIR模型，我将获得“良好"结果. “好"是指拟合的模型曲线接近数据点，直到t = 40.我的问题是，如何才能基于所有数据点更好地拟合? ydata = ['1e-06', '1.49920166169172e-06', '2.24595472686361e-06', '3.36377954575331e-06', '5.0379366388
..