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拟合未知曲线
c、algorithm、statistics、curve-fitting
我遇到了一些相关的问题(比如、、和)，但它们都涉及到将数据拟合到已知曲线上。是否有办法将给定的数据拟合到未知的曲线上？我的意思是，给定一些数据，算法会给我一个拟合，它是一个函数或一个函数之和。我正在用C语言编程，但我完全不知道如何使用包来实现这一点。我愿意使用任何可以(理想的)管道通过C，但任何帮助，我应该看的方向，将非常感谢。一般来说，这种趋势是非线性的，所以我认为线性回归拟合方法是不合适的。至于排序，数据是时间有序的，所以曲线必须
浏览 14提问于2013-01-01得票数 10
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MATLAB的robustfit的Java或C等价物
java、math、matlab、linear-regression、outliers
MATLAB有一个强大的函数，它解决了用线性回归拟合排除异常值的问题。有没有类似的用Java或C(或X语言)编写的东西可以采用？
浏览 2提问于2010-09-29得票数 2
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用一组点近似R2线
java、c++、line、point、approximate
我正在开发一个具有统计分析功能的应用程序，我需要一些帮助。给定一组n个点，我如何通过它们来近似一条直线。我确信有一个算法，但我找不到它。
浏览 2提问于2010-07-17得票数 1
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对具有x和y误差的测量值拟合任意函数
python、curve-fitting
我可以使用gnuplot或PythonPython语言中的scipy.optimize.curve_fit将像a x^2 \exp(-b x^2)这样的函数适合它。我在两个程序中得到的a和b的拟合误差只给出了拟合的等级，而不是a和b的实际误差。除了与y-error一起称重之外，是否还有其他软件包可供选择？我可以使用自己的公式，实现手册中的公式，并将所有数据转换为线
浏览 6提问于2013-04-30得票数 2
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在两个给定点之间插值新点
r、interpolation
例如，要点：y = c(2,19)
我试着拟合一个线性模型，然后用它来生成点，但是当x值相同时，线性线不能拟合。
浏览 5提问于2013-11-21得票数 3
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LabView中的曲线拟合
labview
我在Labview中使用曲线拟合。我用非线性曲线拟合。我的函数就像a*e(-b*x)+c。
如何从这个曲线拟合中提取a、b和c。我想在前面板上使用这些系数，但我不能。
浏览 4提问于2017-10-06得票数 1
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MATLAB中的简易MLE解
matlab、least-squares、mle
因此，我试图在MATLAB上拟合一个自定义函数的线性最小二乘模型。我的数据，称为logprice_hour_seas，看起来像是一个复杂的非线性函数，我想用我的自定义函数seasonMatrix来拟合它，但是为了理解MATLAB的MLE是如何工作的，我做了这个愚蠢的拟合，说seasonMatrix只是一个线性函数。= seasonMatrix(Times);现在我的模型应该有一些错误(很多)。但是
浏览 2提问于2017-04-19得票数 0
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从GSL库中获取C gsl_fit_linear()函数中线性回归的p值
c、linear-regression、gsl
我正在尝试用C语言报告R中的一些代码，所以我尝试使用gsl_fit_linear()函数来拟合线性回归。在R中，我将使用lm()函数，该函数使用以下代码返回拟合的p值：double y[4] = {1.23, 11.432, 14.653, 21.6
浏览 0提问于2011-04-01得票数 4
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我处理一个数据集，其中包括给定某种小麦类型(A、B、C、D)的小麦产量。现在，我在拟合线性模型时的问题是，我试图拟合：
lm1 = lm(yield ~ type)在这样做时，R提交了第一个小麦类型(A)，并将其标记为全局截距，然后估计所有其他类型对产量的影响。我知道我可以拟合这样的线性模型：lm2 = lm(yield ~ 0 + type)，它将给我估计每种类型对产量的影响，但是我真正想看到的是两者的结合。在R s.t lm3 = lm(yield ~ GlobalIntercept
浏览 5提问于2020-05-09得票数 1
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如何在Python中实现约束线性拟合？
python、numpy、constraints、curve-fitting
我试图在一组数据中拟合一个线性模型，约束所有的残差(模型-数据)都是正的--换句话说，这个模型应该是“最佳高估”。没有这个约束，可以很容易地找到线性模型与numpy的多重拟合，如下所示。3.57827245, -5.09914559]
coeff = np.polyfit(x,y,1)plt.plot(x,np
浏览 5提问于2022-02-12得票数 4
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使用gnuplot拟合指数
gnuplot、exponent
我正在尝试使下面的数据适合表单-我最感兴趣的是'c‘(我知道c≈1/8，b≈3)，但我想从数据中提取所有这些值。公式：Values.txt：2.000000e+00 6.058411e-045.000000e+00 2.536980e-04f(x) = a*(x-
浏览 1提问于2015-01-22得票数 1
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C++非线性最小二乘优化库
c、optimization、least-squares、levenberg-marquardt
我正在寻找一个用C语言编写的库，它可以对目标函数进行优化(最好是Levenberg-Marquardt算法)，并支持盒子约束、线性不等式约束和非线性不等式约束。我已经尝试了几个库，但它们都没有为我的应用程序使用必要的约束类型：我目前正在探索，但我不确定是否可以使用所提供的任何算法实现最小二乘方法我最近发现我可以从C中调用Matlab函数，虽然这可以很容易地解决问题，但我不想从C</e
浏览 188提问于2011-06-19得票数 17
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假设我有x值、y值和期望的y值f (来自一些非线性的最佳拟合曲线)。
如何在R中计算R^2？请注意，此函数不是线性模型，而是非线性最小二乘(nls)拟合，因此不是lm拟合。
浏览 1提问于2013-01-26得票数 17
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R中ggplot2散射图的外推线性拟合
r、ggplot2、lm、extrapolation
我想在ggplot2数据区域以外的一个子集上对数据进行线性拟合(以便可视化外推的危险)。在下面的代码中，我想将1980-1990年框架中生成的线性拟合扩展到1990-2000年，这样我就可以为整个时间段添加一个完全匹配，并将差异可视化：framedata.frame(year = rep(1980:2000, 10), y = sample(1:1000, 210))
frame1 <- frame[frame$year %in%
浏览 1提问于2015-11-11得票数 2
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如何在matlab中拟合具有平台条件的二次型？
matlab、quadratic
X和y的值如下：y=[1865,3608,4057,4343,4389]y=a(x)^2+b(x)+c, x < xc(Ymax) ....(1)
我想要拟合这两个方程，其中第一个方程将提供二次拟合，而第二个方程将提供线性拟合。问题是当我们尝试拟合时，它以二次拟合的形式提供给我们最佳拟合(方程1)，它不包括
浏览 16提问于2018-07-29得票数 1
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力在给定极值点上拟合样条
python、numpy、scipy、curve-fitting
我有一组点，当用直线连接时，如下所示：
在线性拟合中，曲线拟合到的点是曲线的极值，即局部最大值和极小值。
I希望通过这些点拟合样条或光滑曲线，使这些点仍然是局部最大值/极小值。I使用python，但任何算法在任何语言或甚至简单的数学中都能做到这一点。
浏览 3提问于2020-08-14得票数 0
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“曲线”被认为是“线性”吗？
linear-regression、terminology
在线性回归中，我们将多项式拟合到一组数据点。在毕晓普的“模式识别与机器学习”一书中，有几个例子表明拟合是一条曲线或一条直线。我有点搞不懂一条曲线是否是线性的。线性一词意味着拟合应该是线性函数或1次多项式，即直线。但在许多资源中，都有一些例子，其中拟合可以是3,9度等的多项式，那么这些高阶多项式是线性的吗？
浏览 0提问于2019-02-16得票数 8
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我知道scipy curve_fit可以做得更好
python、scipy、curve-fitting
我正在使用python/numpy/scipy实现这个算法，用于基于地形纵横比和坡度对齐两个数字高程模型(DEM)：我已经建立了一个框架，但scipy.optimize.curve_fit提供的拟合质量很差。def f(x, a, b, c): return y
def compute_offset(dh,在去除
浏览 3提问于2012-09-13得票数 9
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Gnuplot:在一个图上使用多个拟合绘制多个数据
gnuplot、data-fitting
我的问题是关于如何绘制多条数据线，而每条数据线在一个图中都有自己的拟合？gnuplot> plot 'data.dat', f(x) via a,b这不允许我绘制多个拟合，即使我重新定义f(x)的拟合来拟合data2.dat。g(x)，然后进行拟合，但对于第一个的拟合仍然消失了。所以我在图上只有一次拟合。
如何获得多个数据，每个数据
浏览 12提问于2016-07-31得票数 2
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scipy.optimize.curve_fit与线性最小二乘的区别
scipy、linear-regression、curve-fitting、scipy-optimize
我正在努力寻找关于scipy.optimize.curve_fit函数到底做了什么来拟合(例如)指数数据的信息，这种方法与仅对数据进行线性化并使用加权线性最小二乘拟合的通用公式直接计算线性拟合有何不同
浏览 36提问于2020-06-13得票数 0
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