Публикации по теме 'least-squares'
SVD в машинном обучении: недоопределенные наименьшие квадраты
Понять, как SVD помогает получить согласованный вектор весов методом наименьших квадратов для пере- и недоопределенных линейных систем.
В этой статье обсуждается разница в весовых векторах методом наименьших квадратов между переопределенными и недоопределенными линейными системами, а также то, как разложение по сингулярным значениям (SVD) может быть применено для получения согласованного выражения. Он в значительной степени основан на курсе профессора Ребекки Уиллет Математические..
Вопросы по теме 'least-squares'
Метод наименьших квадратов работает не так, как ожидалось, или нет?
Я попытался повысить точность трилатерации, выполнив метод наименьших квадратов. Для начальной оценки я получаю среднее значение точек кластера. Затем это значение увеличивается до тех пор, пока расстояние до следующей оценки не станет достаточно...
1701 просмотров
schedule
27.11.2022
Библиотека частичного метода наименьших квадратов
Подобный вопрос уже был, но на него не было ответа, поэтому я попытаюсь опубликовать его снова. Кто-нибудь знает о реализации с открытым исходным кодом частного алгоритма наименьших квадратов на C++ (или C) ? Или, может быть, библиотека, которая...
4292 просмотров
schedule
05.02.2024
Подгонка кривой экспоненциального распада в numpy и scipy
У меня возникли некоторые проблемы с подгонкой кривой к некоторым данным, но я не могу понять, в чем я ошибаюсь.
Раньше я делал это с помощью numpy.linalg.lstsq для экспоненциальных функций и scipy.optimize.curve_fit для сигмоидных функций. На...
5211 просмотров
schedule
20.10.2022
python optimise.leastsq: подгонка круга к 3D-набору точек
Я пытаюсь использовать код подгонки окружности для набора 3D-данных. Я изменил его для 3D-точек, просто добавив z-координату, где это необходимо. Моя модификация отлично работает для одного набора точек и плохо для другого. Пожалуйста, посмотрите...
6464 просмотров
schedule
04.03.2024
Scipy наименьший квадрат: подгонка квадратной сетки к экспериментальным точкам в 2D
Я пытаюсь использовать Scipy leastsq , чтобы найти наилучшее соответствие «квадратной» сетки для набора координат измеренных точек в 2D (экспериментальные точки находятся примерно на квадратной сетке).
Параметрами сетки являются шаг (равный для x...
5226 просмотров
schedule
28.10.2022
линейная регрессия с использованием lm () - удивлен результатом
Я применил линейную регрессию к имеющимся у меня данным, используя функцию lm . Все работает (нет сообщения об ошибке), но результат меня почему-то удивил: у меня сложилось впечатление, что R "пропускает" группу точек, т.е. точка пересечения и...
1436 просмотров
schedule
07.03.2024
Подбор модели SIR на основе метода наименьших квадратов
Я хотел бы оптимизировать подгонку модели SIR. Если я подгоню модель SIR только к 60 точкам данных, я получу «хороший» результат. «Хорошо» означает, что подобранная модельная кривая близка к точкам данных до t=40. Мой вопрос в том, как я могу...
4361 просмотров
schedule
29.02.2024
подгонка экспоненциальной кривой с помощью python
Я пытаюсь преобразовать некоторый код Matlab, который у меня есть для кривой, подходящей для моих данных, в код Python, но у меня возникают проблемы с получением аналогичных ответов. Данные:
x = array([ 0. , 12.5 , 24.5 , 37.75, 54. ,...
1293 просмотров
schedule
02.11.2022
выполнить регрессию Деминга без перехвата
Я хотел бы выполнить регрессию Деминга (или любой эквивалент метода регрессии с неопределенностями в переменных X и Y, например регрессию Йорка).
В моем приложении у меня есть очень хорошее научное обоснование, чтобы преднамеренно установить точку...
423 просмотров
schedule
12.04.2024
R-квадрат в lm() для модели с нулевым пересечением
Я запускаю lm() в R, и вот результаты сводки:
Multiple R-squared: 0.8918, Adjusted R-squared: 0.8917
F-statistic: 9416 on 9 and 10283 DF, p-value: < 2.2e-16
и кажется, что это хорошая модель, но если я вычисляю R^2 вручную, я...
1314 просмотров
schedule
19.05.2024
Eigen: быстрый способ вычисления (A ^ T * A) для разреженного A
Я хочу решить серию задач наименьших квадратов (решатель Гаусса-Ньютона, в основном) для разреженной (crs/ccs) матрицы A . Одной из самых трудоемких операций является H = A^T * A товар. A имеют разные числовые значения, но одинаковую...
92 просмотров
schedule
20.12.2023
Использование метода наименьших квадратов для подбора параметрической кривой
У меня есть кривая, представленная как параметрическая функция, z(t)=(x(t), y(t)), x=f(t), y=g(t). Если я хочу найти приблизительную кривую, используя метод наименьших квадратов (используя полиномиальные функции), должен ли я получить одну для x и...
32 просмотров
schedule
23.11.2023
Нелинейная регрессия по методу наименьших квадратов асимметричного нормального распределения в R (или любом другом языке)
Плакат первый раз. Заранее извиняюсь, если использую неправильный этикет или лексику.
У меня есть временные ряды данных химической концентрации (y) в зависимости от времени (x) из исследования рек Геологической службы США. Он демонстрирует косое...
214 просмотров
schedule
17.11.2022
