我在这里有代码,它从两个具有相等点数的高斯分布中提取。
最终,我想要模拟噪声,但我想知道为什么如果我有两个均值相距很远的高斯分布,我的curve_fit应该返回它们的平均值。它不会这样做的。
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
import gauss
N_tot = 1000
# Draw from the major gaussian. Note the number N. It is
# the main parameter in obtainin
假设我有以下图像:
我正在寻找的是一种通过编程确定红色是图片中最常见的颜色的方法。
到目前为止,我已经尝试了几种方法,结果差强人意才能实现这一点。我目前的方法是首先减少图像中的颜色。
这是通过以下代码完成的:
Mat samples(src.rows * src.cols, 3, CV_32F);
for( int y = 0; y < src.rows; y++ )
for( int x = 0; x < src.cols; x++ )
for( int z = 0; z < 3; z++)
samples.at<float>(y + x *
我想要一个物流模型。整个数据集的模型收敛得很好。但是,引导函数选择不再收敛的子集。我能做什么?
library(boot)
set.seed(2)
y <- c(rep(0,10),rep(1,10))
x <- c(rnorm(10,2,1),rnorm(10,6,1))
dat = data.frame(x, y)
fit <- glm(y ~ x, quasibinomial(), data=dat) # Model with all data workes fine
bs <- function(data, indices) {
d