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
我一直在尝试使用MATLAB的拟合函数来拟合幂律分布:ns ~ s^-a (where ns is the probability density function; s is the empirical observation; and a is the scaling exponent)与我的经验数据(参见链接)。然而,我在获得可重现的解决方案时遇到了问题。如果不指定起始点,则每次运行都会得到不同的结果--尽管我使用的是相同的数据集。然后,当我指定一个起始点时,该函数会给出与我指定的起始点相同的结果。此外,无论我是否指定了诸如Levenberg-marquardt之类的算法,或者是否使用了
我在上找到了这段代码,它用Python语言进行多元线性回归。在下面的代码中,打印b给出了x1,...,xN的系数。但是,此代码通过原点拟合直线(即,结果模型不包括常量)。
我想做的是完全相同的事情,除了我不想拟合通过原点的直线,我需要在结果模型中使用常量。
你知道这是不是很小的改动?我在python中搜索并找到了大量关于多个回归的文档,除了它们对我所需的内容来说太长且过于复杂。这段代码工作得很好,除了我只需要一个通过截取而不是原点的模型。
import numpy as np
from numpy.random import random
n=100
k=10
y = np.mat(rand