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Scipy Curve_Fit和局部极小值：尽可能快地获得全局极小值

我手头的问题：我正在使用scipycurve_fit来拟合一条曲线(https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.html)，但在许多情况下，为此类曲线估计的参数引用了许多局部“局部”最小值之一，而不是“全局”最小值。考虑到curve_fit的设计方式，这是意料之中的。尽管如此，我真的需要 ..

分段最小二乘的动态规划算法

几天来，我一直在尝试用Python语言实现这个算法。我不断地回到过去，然后放弃，变得沮丧。我不知道发生了什么事。我没有任何人可以求助，也没有地方可以去寻求帮助，所以我来到了这里。 PDF警告：http://www.cs.uiuc.edu/class/sp08/cs473/Lectures/lec10.pdf 我认为这不是一个清楚的解释，我肯定不明白。我对正在发生的事情的理解是： ..

发布时间：2022-04-01 11:18:29 python algorithm dynamic-programming implementation least-squares Python

零截距模型的 lm() 中的 R 平方

我在 R 中运行了一个 lm()，这是总结的结果: 多个 R 平方:0.8918，调整后的 R 平方:0.8917F 统计量:9416 和 10283 DF，p 值: 而且它似乎是一个很好的模型，但是如果我手动计算 R^2，我会得到这个: model=lm(S~0+C+HA+L1+L2,data=train)预测=预测(模型，火车)rss ..

发布时间：2022-01-07 23:57:22 r statistics linear-regression least-squares 其他开发

mldivide 总是与 MATLAB 中的 OLS 相同吗?

我正在比较一些替代线性回归技术. 显然，这些将相对于 OLS(普通最小二乘法)进行基准测试. 但我只想要一种纯 OLS 方法，无需对数据进行预处理以发现使用 regress() 时发现的数据中的病态. 我曾希望简单地使用经典的 (XX)^-1XY 表达式?然而，这将需要使用 inv() 函数，但在 inv() 的 MATLAB 指南页面中，它建议您在执行时使用 mldivide最 ..

发布时间：2022-01-07 23:50:21 matlab statistics least-squares 其他开发

在 R 中的最小二乘回归图中绘制垂直偏移量

我想用最小二乘回归线和将数据点连接到回归线的线段绘制一个图，如图所示的垂直偏移:http://mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFitting.html (来自 MathWorld - Wolfram 网络资源:wolfram.com) 我在这里完成了绘图和回归线: ## 数据集来自 http://www.apsnet.org/education/adv ..

发布时间：2022-01-07 23:30:49 r statistics plot linear-regression least-squares 其他开发

Python:具有非线性最小二乘法的双曲线高斯拟合

我的数学知识有限，这就是我可能被卡住的原因.我有一个光谱，我试图拟合两个高斯峰.我可以适应最大的峰，但我不能适应最小的峰.我知道我需要对两个峰值的高斯函数求和，但我不知道我哪里出错了.显示了我当前输出的图像: 蓝线是我的数据，绿线是我当前的拟合.我的数据中的主峰左侧有一个肩部，我目前正在尝试使用以下代码对其进行拟合: 导入 matplotlib.pyplot 为 pt将 numpy 导入为 ..

发布时间：2021-12-31 12:22:35 python scipy gaussian least-squares Python

球体与点的线性最小二乘拟合

我正在寻找一种算法来找到点云和球体之间的最佳拟合. 也就是说，我想最小化其中 C 是球体的中心，r 是它的半径，每个 P 是我的 n 集合中的一个点点.变量显然是Cx、Cy、Cz和r.在我的例子中，我可以事先获得一个已知的r，只留下C的组件作为变量. 我真的不想使用任何类型的迭代最小化(例如牛顿法、Levenberg-Marquardt 等) - 我更喜欢一组线性方程或明确使 ..

发布时间：2021-11-25 01:28:47 algorithm 3d least-squares C#

最小二乘 Levenburg Marquardt 与 Apache 公地

我在 java 中使用非线性最小二乘 Levenburg Marquardt 算法来拟合许多指数曲线 (A+Bexp(Cx)).尽管数据非常干净并且与模型有很好的近似性，但即使迭代次数过多(5000-6000)，算法也无法对其中的大多数进行建模.对于它可以建模的曲线，它在大约 150 次迭代中完成. LeastSquaresProblem 问题 = new LeastSquaresBuilder ..

发布时间：2021-11-11 23:30:52 java apache-commons least-squares Java开发

如何强制零截距以拟合二阶函数?(Python)

我正在尝试拟合零截距的二阶函数.现在，当我绘制它时，我得到一条 y-int > 0 的线.我试图适应函数输出的一组点: y**2 = 14.29566 * np.pi * x 或 y = np.sqrt(14.29566 * np.pi * x) 到两个数据集 x 和 y，其中 D = 3.57391553.我的试衣习惯是: z = np.polyfit(x,y,2) # 生成曲线系数p ..

发布时间：2021-08-30 18:51:28 python statsmodels least-squares best-fit-curve Python

Python statsmodels OLS:如何将学习到的模型保存到文件

我正在尝试使用 Python 的 statsmodels 库学习一个普通的最小二乘模型，如此处. sm.OLS.fit() 返回学习模型.有没有办法将其保存到文件并重新加载?我的训练数据很大，学习模型大约需要半分钟.所以我想知道 OLS 模型中是否存在任何保存/加载功能. 我在模型对象上尝试了 repr() 方法，但它没有返回任何有用的信息. 解决方案模型和结果实例都有保存 ..

发布时间：2021-08-30 18:51:08 python least-squares statsmodels Python

具有单个等约束的 Python 中的最小二乘优化

我希望在 python 中解决一个最小二乘问题，以便在约束下最小化 0.5*||np.dot(A,x) - b||^2>np.dot(C,x) = d，边界为0，其中 A : shape=[m, n]C : 形状=[m, n]b : 形状=[m]d : 形状=[m] 都是已知矩阵. 不幸的是，看起来 scipy.optimize.lsq_linear() 函数仅适用于上限/下限约束: ..

发布时间：2021-07-16 21:13:47 python numpy optimization scipy least-squares Python

一组方程中的最小二乘法，带有 optimize.leastsq() (Python)

我有两个函数和一组数据.这两个函数具有相同的 x 数据和相同的参数.我想通过最小二乘法获得参数，使我的数据最适合. 参数为:ex,ey,ez. X 数据为:RA、DE(如 3000 点). Y 数据为:dRA、dDE. 我试过了，但得到了错误的解决方案: def 残差(p、dRA、dDE、RA、DEC):ex,ey,ez = pf1 = dRA-(ex*sin(DEC)* ..

发布时间：2021-07-16 21:07:47 python optimization numpy scipy least-squares Python

如何使用 scipy.optimize.least_squares 计算标准偏差误差

我将拟合与 optimize.curve_fit 和 optimize.least_squares 进行了比较.使用曲线拟合，我将协方差矩阵 pcov 作为输出，我可以通过以下方式计算拟合变量的标准偏差误差: perr = np.sqrt(np.diag(pcov)) 如果我使用最小二乘法进行拟合，我不会得到任何协方差矩阵输出，并且我无法计算我的变量的标准偏差误差. 这是我的例子: # ..

发布时间：2021-07-16 21:04:36 python scipy least-squares Python

scipy.optimize.least_squares 中雅可比矩阵的协方差数

我想为一些数据拟合逻辑曲线.我使用逻辑曲线的一般方程来拟合我的数据.在此处找到它. def generate_data(t, A, K, C, Q, B, v):y = A+ (K-A)*((C+Q*np.exp(-B*t))**(1/v))返回 y 这里 A、K、C、Q、B 和 v 是我想找到的变量. 我使用了 scipy.optimize.least_squares 函数来获取生成曲 ..

发布时间：2021-07-16 20:58:59 python numpy scipy least-squares scipy-optimize Python

python scipy leastsq 适合复数

我有一个复数数据集，我希望能够找到最适合该数据的参数.你能用python中的scipy实现的leastsq将数据拟合成复数吗? 例如，我的代码是这样的: 导入 cmath从 scipy.optimize 导入最小平方定义残差(p，y，x):L,Rs,R1,C=p分母=1+(x**2)*(C**2)*(R1**2)sim=complex(Rs+R1/分母,x*L-(R1**2)*x*C/分 ..

发布时间：2021-07-16 20:40:13 python scipy least-squares cmath Python

scipy python中具有leastsq拟合的置信区间

如何计算python中最小二乘拟合(scipy.optimize.leastsq)的置信区间? 解决方案我会使用引导方法. 请参阅此处:http://phe.rockefeller.edu/LogletLab/whitepaper/node17.html 噪声高斯的简单示例: x = arange(-10, 10, 0.01)# 模型函数定义 f(p):亩，s = p返回 ex ..

发布时间：2021-07-16 20:33:59 python scipy least-squares confidence-interval Python

scipy 最小二乘法中的正交回归拟合

scipy lib 中的 leastsq 方法将曲线拟合到一些数据.这个方法意味着在这个数据中 Y 值取决于某个 X 参数.并计算曲线与Y轴数据点的最小距离(dy) 但是如果我需要计算两个轴(dy 和 dx)上的最小距离怎么办有什么方法可以实现这个计算吗? 这是使用单轴计算时的代码示例: 将 numpy 导入为 np从 scipy.optimize 导入最小平方xData = ..

发布时间：2021-07-07 18:50:35 python scipy regression least-squares Python

如何为异方差数据设置 r 中的加权最小二乘法?

我正在对人口普查数据进行回归，其中我的因变量是预期寿命，我有八个自变量.数据汇总为城市，因此我有数千个观察结果. 不过，我的模型有点异方差.我想运行一个加权最小二乘法，其中每个观察值都由城市人口加权.在这种情况下，这意味着我想通过总体平方根的倒数对观察进行加权.然而，我不清楚最好的语法是什么.目前，我有: Model=lm(...,weights=(1/population)) 这样对吗 ..

发布时间：2021-07-07 18:50:23 r regression least-squares 其他开发

Python lmfit 在加权拟合后将卡方减小得太小

我正在使用带有以下代码的一些测试数据在 Python 2.7 中使用 lmfit 进行拟合.我需要权重为 1/y 的加权拟合(使用 Leven-Marq. 例程).我已经定义了权重并在此处使用它们: from __future__ 导入师从 numpy 导入数组，var从 lmfit 导入模型从 lmfit.models 导入 GaussianModel、LinearModel导入 matplo ..

发布时间：2021-06-26 19:22:18 python-2.7 curve-fitting least-squares lmfit 其他开发

Python + Pandas 的差异

我正在尝试执行差异中的差异(使用面板数据和固定效果)使用 Python 和 Pandas 进行分析.我没有经济学背景，我只是想过滤数据并运行我被告知的方法.但是，据我所知，我了解到基本的 diff-in-diffs 模型如下所示: 即，我正在处理一个多变量模型. 这里是一个简单的 R 示例: https:///thetarzan.wordpress.com/2011/06/20/ ..

发布时间：2021-06-13 20:30:51 python pandas regression least-squares panel-data Python

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