拐点与最大增长速度Logistic曲线

文章/答案/技术大牛

发布

1回答

python、pandas

我试图找出logistic曲线的拐点和最大斜率点。3080.9338440910306, 3080.9690647817997, 3080.999273836831] 然后我试着用下面的代码找出最大斜率和拐点all_points)), np.gradient(all_points), k=5) max_idx = np.argmax(spl(np.arange(len(all_points)))) 然后

浏览 56提问于2020-03-31得票数 0

1回答

用R码确定坡度

r、curve-fitting

我有一些融化曲线，对于这些曲线，我想用R码(拐点上的斜率对应于熔点)来确定最小(山谷)和最大(峰值)之间最陡峭部分的斜率。我可以想象的解决方案是，要么确定每个点的斜率，然后找到最大值，要么用drc软件包拟合一个4参数的Weibull型曲线来确定拐点(基本上对应于最小和最大值之间的50%响应点)。在后一种情况下，棘手的部分是，这种拟合必须限制在每条曲线之间的最低(山谷)和最大(峰值)荧光响应之间的温度范围。每条

浏览 4提问于2013-12-06得票数 1

回答已采纳

1回答

绘制同一数据的GLM和LM

r、ggplot2、linear-regression、logistic-regression、drc

I想要绘制相同数据的线性模型(LM)和非线性模型(GLM)。我已经包含了一个更完整的代码块，因为我不确定在什么时候我应该尝试削减线性模型。或者那时我搞砸了-我想用线性模型。My Objective (摘自以前的引文链接)。这是我的数据： dose = c(0, 0, 0, 3, 3, 3, 7.5, 7.5, 7.5, 10, 10, 10, 25, 25, 25, 50, 50, 50)

浏览 0提问于2017-02-24得票数 2

回答已采纳

4回答

如何确定端点上三次bezier路径的曲率

ios、bezier

我需要解决的基本问题是，由三条Bezier曲线构成的复合曲线是否与自身相交。换句话说，应该有一个拐点，其中一个bezier曲线与另一个曲线相邻。如果情况并非如此，我希望拒绝生成曲线的参数集，并选择不同的集合。在任何情况下，我的基本问题是如何检测是否有一个拐点，其中曲线相互覆盖。在插图中，三条Bezier曲线中的每一条都使用不同的颜色显示。左边的黑色曲线与红色的<

浏览 4提问于2013-04-22得票数 1

2回答

四参数logistic回归导数

r、parameters、derivative、sigmoid

晚上好,Y=α+lambda/(1+exp(-beta(x-mu)提前谢谢你，得到正则乙状结肠方程y=1/1+e及其导数，但与参数无关。我期待一些帮助，我的方程的导数和一个脚本，可以帮助我找到最大值。

浏览 10提问于2022-11-11得票数 0

1回答

创建高斯窗口的一维二阶导数

matlab、filtering、gaussian

在MATLAB中，我需要生成高斯窗口的二阶导数来应用于表示曲线高度的向量。我需要二阶导数来确定曲线上拐点和最大值的位置。表示曲线的矢量可能是相当噪声的，因此使用高斯窗口。生成此窗口的最佳方法是什么？(我知道后两者在数学上是相同的，但是对于离散的数据点，我不知道哪一个会更准确)谢谢克里斯

浏览 4提问于2013-09-20得票数 1

1回答

将N点bezier曲线转换为多个三次bezier曲线

bezier、cubic

我有大约48个ctrl点的bezier曲线，我想把它转换成许多三次bezier曲线…任何算法，数学理论或仅仅是一个链接可能会有帮助:) ?？

浏览 0提问于2013-03-12得票数 1

回答已采纳

1回答

在drc()包中，drm = L.4查找错误的拦截参数，即使图形是正确的

drm、drc

它正确地计算了drc曲线，但ec50错误，虽然与drc曲线密切相关.

浏览 2提问于2021-05-31得票数 1

1回答

Python --找到法向曲线的最小、最大和拐点。

python-3.x、numpy、scipy、derivative

我试图找出植被曲线中最小值、开始季节、高峰生长季节、最大生长、衰老、季末、最小(即拐点)的位置(即x值)。我在这里用一条正常曲线作为例子。

浏览 0提问于2019-08-27得票数 3

回答已采纳

2回答

numpy中的整数优化/最大化

python、numpy、mathematical-optimization

我需要人口的大小，通过找到n的值，使scipy.misc.comb(n, a)/n**b最大化，其中a和b是常量。n，a和b都是整数。显然，我可以在range(SOME_HUGE_NUMBER)中有一个循环，计算每个n的值，并在曲线上达到拐点时就脱离循环。

浏览 0提问于2016-10-25得票数 0

回答已采纳

1回答

拟合误差:对logistic模型“参数协方差无法估计”

python、logistic-regression、curve-fitting

我试图使用curve_fit将以下数据与逻辑函数相匹配，如下所示。0.037634, 0.037373, 0.037173, 0.036373, 0.035833, 0.035741, 0.035727, 0.035668, 0.035674, 0.035652] return a / (1.0 + np.exp(-c * (x - d))) + b OptimizeWarning

浏览 8提问于2022-06-09得票数 1

1回答

O(n) + O(n^2) = O(n^2)？

time-complexity、big-o、complexity-theory

我们知道的O(n) + O(n) = O(n)，甚至的O(n) + O(n) +.+ O(n) = O(n^2)。是O(n)还是O(n^2)？

浏览 3提问于2022-09-18得票数 0

1回答

我的学习曲线表明了什么？

machine-learning、logistic-regression、machine-learning-model、graphs

我做过logistic回归。用我目前的模型，我的准确率是77%。我把我的训练集分为交叉验证集和训练集。绘制了一条学习曲线(训练实例图与训练集成本函数、交叉验证集成本函数)。我的学习曲线如下所示-这说明了什么？由于这两条曲线的差别都很小--一个是(0.51 )，另一个是0.52)，我的模型是有偏的，还是正确的？

浏览 0提问于2021-05-29得票数 0

回答已采纳

1回答

如何根据给定的高度绘制光滑曲线

ios、swift、uibezierpath、curve

我想要开一条平滑的曲线，曲线的1/3是向外的，2/3是inward.This，是我想要实现的。 var height: CGFloat = UIScreen.main.bounds.height / 14但是

浏览 4提问于2020-06-01得票数 0

1回答

在分类中，决策边界不是训练数据的属性。

machine-learning、classification

这是否也意味着我们在线性回归中用来拟合数据的直线或任何曲线不是训练集的属性？他声称，这些曲线(通过线性回归实现)并不是相应的训练数据的特性。我对此有点困惑。如果我的疑虑能被消除的话。提前谢谢。

浏览 0提问于2018-04-19得票数 1

回答已采纳

1回答

逻辑回归曲线没有以我的数据为中心

machine-learning、regression

我用单个预测器拟合了一个模型，并绘制了结果逻辑曲线，注意到它的中心位置在0左右，超出了我的数据范围(预测器的范围为50 - 90)。因此，只有逻辑曲线的渐近线在我的数据范围内，因此将所有示例归入同一类。我认为使用截取权重可以解决这个问题，但在我的情况下，它没有。

浏览 20提问于2019-09-10得票数 3

1回答

在logistic回归中重复计算AUC是否有意义？

logistic-regression、auc、roc、validation

我有一个关于logistic回归模型和测试它的技巧的问题。我不太清楚我是否正确理解中华民国曲线是如何建立起来的。谢谢。

浏览 0提问于2021-05-26得票数 0

2回答

为什么滑雪板logistic回归将权重和截距都正则化？

python、scikit-learn、regression

在logistic回归中使用正则化参数C(见)，使函数的拟合得到很好的定义，避免过拟合或step函数的问题(见)。然而，logistic回归中的正则化应该只考虑特征的权重，而不是截距(这里还解释了：)。但似乎sklearn.linear_model.LogisticRegression实际上也规范了拦截。2)尝试用logistic曲线和人工最大似然函数拟合数据点。将截距包含到L2范数中，得到与sklearn函数相同的结果。

浏览 7提问于2017-11-02得票数 4

回答已采纳

1回答

接收机工作特性曲线比较的意义

machine-learning、optimization

ROC曲线将参数的不同临界点的真阳性率(灵敏度)作为假阳性率(100-特异性)的函数。ROC曲线上的每个点表示对应于特定决策阈值的灵敏度/特异性对。虽然在比较不同类型的分类器(如随机森林与神经网络与Logistic回归)时，是否应该使用ROC曲线？我在第二张幻灯片这里上遇到了这样一个例子，并试图理解这些曲线的意义。据我所知，当比较曲线下的面积时，在不同类型的分类器中调整不同的参数时，所显示的图形似乎并不一定是公平的比较。

浏览 0提问于2018-06-27得票数 3

回答已采纳

3回答

Logistic曲线与数据的拟合

python、scipy、curve-fitting

我想用scipy来拟合一些数据的对数函数。不幸的是，我得到了以下错误:无法估计参数的协方差我如何防止这种情况发生？ import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt y = [0.073, 2.521, 15.879, 48.365, 72.68, 90.298, 92.111, 93.44, 93.439,

浏览 24提问于2019-05-27得票数 5

回答已采纳

点击加载更多