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我有一个角分布，我想把von分布的混合物拟合到我怎么能这么做？我还发现，可以在Python，中安装一个von发行版。我想，如果我已经在scipy中定义了函数，也许我可以尝试如何拟合混合分布？
最后，我使用rpy2解决了这个问题。具体而言，我使用Python清理数据，并使用R包对VMM进行培训(因此需要安装R和相关包)。
浏览 3提问于2016-07-20得票数 5
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我使用的是python的"arch“包。我正在用均值模型ARX拟合GARCH(1,1)模型。在拟合之后，我们可以直接调用条件波动率。但是，我不知道如何调用建模的条件平均值
有什么帮助吗？
浏览 0提问于2016-05-20得票数 0
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smf.mixedlm("continuous_dv ~ factored_predictor", df, groups=df['group'])任何建议或指导都将不胜感激！
浏览 7提问于2022-01-27得票数 2
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我正在使用python包实现。我的稀疏矩阵的大小是146860 x 10202。我已经将它划分为大小为2500 x 10202的各种子矩阵。对于每个子矩阵，SVR拟合大约需要10分钟。请推荐任何不同的方法或不同的python包。谢谢!
浏览 7提问于2013-03-23得票数 5
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我正在尝试使用rpy2在python中使用R的Gifi包的princals功能。由于我对R的了解很少，我能够在我的数据集中完成函数的拟合部分。但是，我无法在拟合的对象中找到变换函数。r_from_pd_df, ndim=2)
object_scores = pandas2ri.ri2py_vector(fitord[3]) 现在，我希望能够保存状态以备将来使用，而无需再次拟合另外，在python中有没有什么替代方案可以实现同样的效果呢？
浏览 41提问于2019-06-18得票数 0
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scikit learn包提供了函数Lasso()和LassoCV()，但是没有选项来拟合逻辑函数，而不是线性one...How来执行python中的逻辑套索？
浏览 38提问于2017-01-14得票数 13
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我是Python的新手，来自R世界。我正在尝试使用SciPy将分布拟合到样本数据，并取得了很好的成功。我可以让distribution.fit(data)返回正常的结果。我一直不能做的是创建拟合统计的优度，这是我习惯于在R中使用fitdistrplus包的。有没有一种通用的方法来比较SciPy中许多不同发行版的“最佳拟合”？
浏览 3提问于2012-06-30得票数 17
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我试图在我的数据上拟合样条曲线，我的数据有5700个数据样本(具有重复的x值，即。x:水平轴)在python中使用包'scipy‘中的'interp1d’函数。我很震惊地看到‘样条’在我的data.Although样条上的奇怪反应在'k=1‘是有意义的，但它是可笑的过度拟合(二次和三次样条表现太差).In我的第一次试验，我使用多项式拟合数据，结果是令人鼓舞的。我期待着样条拟合会给出比多项式拟合更好的结果。。请建议我，我哪里错了？
浏览 4提问于2017-01-09得票数 1
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是否有一个python包(可能在numpy中)来转换和叠加由矩阵定义的另一组点(都是3D的)并执行最小二乘拟合？
浏览 1提问于2017-06-14得票数 0
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我使用一个名为的python包来使函数适合一些数据点。拟合看起来很棒，但当我想在每一步绘制每个参数的值时，我会得到以下结果：在他们的示例中(使用不同的函数和数据点)，他们得到以下内容：为什么我的函数收敛得这么快，为什么它一开始就有那么奇怪的形状即使拟合效果很好，函数参数的误差也很小(比实际值小10^10)，我认为这是因为随机游走造成的。你知道怎么修复它吗？这是他们的拟合代码：，我使用了相同的代码，但对我的数据点和拟合函数进行了明显的修改。
浏览 3提问于2016-09-12得票数 0
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在Python中近似凸包的纵横比的最佳方法是什么？我已经尝试过用椭圆拟合凸壳的顶点，并取半轴和长轴的比率。但是结果并不令人满意，所以我现在正在研究直接从凸包中导出纵横比。
浏览 1提问于2011-08-15得票数 11
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Python自然平滑样条
、、、
我正在试图找到一个python包，它将提供一个选项来拟合自然平滑样条和用户可选择的平滑因子。有实现吗？如果没有，您将如何使用现有的资源来自己实现它？通过自然样条，我的意思是，应该有一个条件，即拟合函数在端点处的二阶导数为零(线性)。
scipy.interpolate.CubicSpline []：进行自然(三次)样条拟合。做插值，没有办法平滑数据。scipy.interpolate.UnivariateSpline [
浏览 2提问于2018-07-13得票数 39
我想用Python语言做以下事情，最好是使用statsmodels包(但如果您知道另一个包的解决方案，我也很高兴听到它)：我有data olddata和predictors predictors。(olddata,predictors,family=sta.families.Binomial())loglikelihood = fitted.llf
拟合模型并获得对数似然现在我想知道，这个拟合模型对新数据集newdata的描述有多好。loglikelihood
浏览 1提问于2015-03-25得票数 1
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我需要拟合多变量高斯分布，即获得python中给定音频特征数据集的最接近多变量高斯的均值向量和协方差矩阵。音频特征(MFCC系数)是N×13矩阵，其中N约为4K。谁能概述一下python中适合这些数据的高斯分布的包和技术吗？
浏览 6提问于2014-12-01得票数 13
我正在尝试用Python来拟合一些基本的生存模型。似乎lifelines软件包需要每行观察值来拟合考克斯模型。同样，尝试用scipy.stats.continuous_rv.fit拟合威布尔曲线也会遇到同样的问题。我已经在R中毫无问题地做到了这一点，因为他们的生存回归包似乎都接受了允许这种类型数据的weights向量。将我的聚合数据拆分成数百万行似乎效率极低，而原始数据中只有几十行成千上万的唯一行。
浏览 6提问于2017-02-22得票数 3
对于运行的发行版，检测最佳拟合为指数威布尔分布，函数输出4个参数值。但是，如何生成符合这种分布的大小为n的数据的样本n。
浏览 17提问于2022-04-05得票数 0
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亲爱的堆叠溢出用户，起始数据是一组x、y和z坐标(笛卡尔坐标)。我想得到的是三维数据点凸包的最佳拟合椭球的定义方程中的a和c。在适当旋转和平移的坐标系中，方程是：因此，我理想中想做的任务是：
将最适合的椭球面拟合到凸包上，得到a和c。您知道是否有一些库允许用最少的代码行在Python中这样做吗？或者，我是否必须用有限的数学知识显式地编码这些步骤(在寻找最合适的椭球面时，这
浏览 8提问于2019-10-22得票数 4
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我正在尝试使用PyCharm上使用Python 3.6的xgboost包来拟合一个模型。
浏览 0提问于2019-09-16得票数 3
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