scipy.optimize.curve_fit不能拟合倒置的高斯
scipy.optimize.curve_fit是Scipy库中的一个函数，用于拟合数据并找到最佳的曲线拟合参数。它基于非线性最小二乘法，可以拟合各种类型的函数。
然而，对于倒置的高斯函数，scipy.optimize.curve_fit可能无法有效拟合。这是因为倒置的高斯函数在某些情况下具有非常特殊的形状，导致拟合过程中出现问题。
对于这种情况，可以尝试以下方法来解决问题：
- 调整初始参数：尝试使用不同的初始参数来进行拟合。初始参数的选择可能会对拟合结果产生重要影响。可以尝试使用不同的初始参数组合，以寻找最佳的拟合结果。
- 使用其他拟合方法：如果scipy.optimize.curve_fit无法成功拟合倒置的高斯函数，可以尝试其他拟合方法。例如，可以使用scipy.optimize.leastsq函数，它提供了更多的自定义选项和灵活性。
- 数据预处理：对于倒置的高斯函数，数据的形状可能会对拟合结果产生影响。可以尝试对数据进行预处理，例如进行平滑处理、去除异常值等，以改善拟合结果。
总之，对于无法拟合倒置的高斯函数的情况，可能需要尝试不同的方法和技术来解决问题。在实际应用中，根据具体情况选择合适的拟合方法和参数调整策略。
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我有一个数据数组，当绘制时，它处于最大值的平台值。我想为这个数据生成一个高斯拟合，这样我就可以有一个粗略的近似值，如果没有平台值，数据会是什么样子。
数据如下所示：
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit -但我不知道如何实现最终结果，因为我想在忽略平台区饱和数据的情况下拟合高斯曲线。
浏览 0提问于2016-04-02得票数 0
我正在尝试自动将高斯拟合到数据中，但scipy似乎无法拟合只显示曲线一半的数据。然而，Scipy似乎不能做到这一点。
高斯曲线数据右侧的外观：
我已经尝试使用下面的代码来拟合曲线。它可以很好地适应全曲线。但是对于半曲线，它是平坦的。
“”“
plotData = {}
#x = 0,2.5,5
#y = 16766,508,600.6
modelDataDf = df.loc[:,["x","y"]]
modelDataDf.sort_values(by=["x"],inplace=True)
modelData = modelDataDf.
浏览 19提问于2019-07-11得票数 0
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我正在用scipy.optimize.curve_fit对我的数据进行拟合。
import scipy
from scipy.optimize import curve_fit
def gaussian(x, mu, sigma, A):
return A*np.exp(-(x-mu)**2/2/sigma**2)
def bimodal(x, mu1, sigma1, A1, mu2, sigma2, A2):
return gaussian(x, mu1, sigma1, A1)+gaussian(x, mu2, sigma2, A2)
def fit_gaussia
浏览 13提问于2022-03-08得票数 1
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我有给定的数据集：
其中，我想在红色箭头指向的点上拟合高斯曲线。我试图将数据点限制在接近峰值的通道范围内，使用scipy.optimize.curve_fit和gaussian函数来获得fit，如下所示。
然而，这种方法不考虑数据点的背景噪声的斜率。从而影响上述方法拟合曲线峰值位置的准确性。
我想考虑一下这个背景斜率。我如何在python中这样做呢？
浏览 2提问于2018-04-16得票数 1
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我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit将一条直线拟合为倒置的高斯分布。它完美地拟合了传统的高斯曲线，但不适合符号翻转的高斯曲线，而是始终输出一条直线。
我也试着约束我的高斯函数，使变量'a‘始终为负，但这并不能解决问题。指定-max(y)而不是max(y)似乎也没有帮助。
import scipy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from scipy import asarray as ar,exp
def fitdata(x, y)
浏览 2提问于2018-01-18得票数 3
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5回答
我正在尝试用一个自定义的概率密度函数来拟合一些实验值的分布。显然，结果函数的积分应该始终等于1，但是简单函数(scipy.optimize.curve_fit，dataBincenters，dataCounts)的结果永远不会满足这个条件。解决这个问题的最佳方法是什么？
浏览 2提问于2013-05-14得票数 22
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我试着用普朗克曲线来拟合辐射读数。我知道在一些已知波长(11个数据点)的辐射，适合的参数是温度。
从波长和温度返回辐射的Planck函数：
def bbody(lam, T) :
lam = 1e-6 * lam # from micrometres to metres
return 2*h*c**2 / ( lam**5 * ( np.exp(h*c/(lam*k*T)) - 1 ) ) # radiance in SI units: W.m-2.sr-1.m-1
由scipy.optimize.curve_fit使用，并输入11个波长的辐射读数：
def fit_planc
浏览 1提问于2016-06-21得票数 1
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我有一个问题，我有数据集A和数据集B，我知道A中的数据服从，例如f(a，b，c)，而B中的数据服从g(a，b，d)，我想对数据进行拟合，以便得到对参数的最佳拟合。不幸的是，我在SciPy中找不到一个函数来完成这个任务。
对于上下文，我有T(N)和T(r)的数据，两者都服从某些T(a，b，c，r，N)，但我不能拟合我的数据，因为我不能单独地拟合它们，因为这样我会得到不同的结果，但是scipy.optimize.curve_fit只需要一组数据。
浏览 1提问于2018-12-01得票数 1
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2回答
我正在尝试将分布与我从显微镜图像中收集的一些数据进行拟合。我们知道在152处的峰值是由泊松过程引起的。我想要将分布拟合到图像中心的大密度，而忽略高强度数据。我知道如何将正态分布拟合到数据(红色曲线)，但它不能很好地捕捉右侧的厚尾。虽然泊松分布应该能够模拟向右的尾部，但它也做不到很好的工作(绿色曲线)，因为分布的模式是152。
PD = fitdist(data, 'poisson');
λ= 152的泊松分布看起来非常像高斯分布。
有没有人知道如何拟合一个分布，以便很好地捕捉数据的右尾？
浏览 2提问于2012-05-09得票数 5
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我有一些二维数据，特别是扫描的X光片。它们有重叠点源曝光的测量值。数据示例：
我想要找到峰值位置，通过拟合一个二维高斯的和数据。我尝试过其他几种方法并取得了一些成功，包括一种“星型搜索”方法，它定位全局最大值，拟合高斯，并减去它。循环这发现所有的峰值相当好，但它是不稳定和不太准确的。我想使用星型搜索输出作为第一猜测，但我在实现scipy.optimize.curve_fit时遇到了麻烦。
我做了一个函数twoD_envelope，它创建了所有从恒星搜索中找到的高斯人的二维信封。这将产生这样的输出：
我的印象是，我可以用它作为curve_fit中的初始猜测，但是我得到了下面的TypeError
浏览 3提问于2015-05-10得票数 3
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
我在第一象限有一组看起来像高斯的点，我正在尝试用python中的高斯来拟合它，我的代码如下：
import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
import math
x=ar([37,69,157,238,274,319,391,495,533,626,1366,1855,2821,3615,4130,4374,6453,6863,7021,
7951,8646,9656,10464
浏览 12提问于2015-11-26得票数 0
我用scipy.optimize.curve_fit来拟合数据的乙状结肠曲线。我需要绑定-3，0.5和0.5，3.0中的一个参数
我尝试了无界拟合曲线，接下来如果参数小于零，我再次拟合-3，0.5，与0.5，3.0相反。
是否有可能，用两个间隔绑定函数curve_fit？
浏览 4提问于2016-10-18得票数 0
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我想找一条曲线，它适合多峰分布，如附图所示。(图像显示高斯曲线拟合到hist。)在sklearn中有多个高斯，需要在拟合之前的模式数量。如果我们不知道模式的数量呢？
浏览 4提问于2015-12-18得票数 0
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我目前正在制作一个定制函数，最终将输入到scipy.optimize.curve_fit()中，以便进行自定义曲线拟合。我的曲线拟合会像个凸点一样。高斯上升和指数下降，在高斯的最高点拼合在一起。我定义了一个高斯函数和一个指数函数，目前正试图定义一个组合体()函数。到目前为止，我的情况如下：
def exp(x, a, b, c):
return a * np.exp((-b * x) + c)
def gauss(x,d,e,f):
return d * np.exp(-((x-e)**2)/(2*(f**2)))
def com
浏览 1提问于2022-01-25得票数 1
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我在Google的湖边选了很多点，我已经有了xdata，ydata的点。有些人告诉我，我应该用拟合高斯函数的方法来拟合这些点，然后测量湖面面积。但是，当我用高斯过程拟合所有的点后，我不明白如何测量湖面的面积。有人有办法解决这个问题吗？
浏览 0提问于2018-08-12得票数 0
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我有很多的x-y数据点，误差在y上，我需要拟合非线性函数。这些函数在某些情况下可以是线性的，但通常是指数衰减、高斯曲线等。SciPy支持这种与scipy.optimize.curve_fit的拟合，我也可以指定每个点的权重。这给了我加权非线性拟合，这是很好的。从这些结果中，我可以提取参数及其各自的误差。
只有一个警告:错误只用作权重，而不包括在错误中。如果我将所有数据点上的误差加倍，我预计结果的不确定性也会增加。所以我构建了一个测试用例()来测试这个问题。
配合scipy.optimize.curve_fit给我的是：
Parameters: [ 1.99900756 2.99695535]
浏览 1提问于2014-05-30得票数 8
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残差估计
、
我有这样的一条线：
attribute_est = Pipeline([
('jsdf', DictVectorizer()),
('clf', Ridge())
])
在这里，我传递的数据如下：
{
'Master_card' : 1,
'Credit_Cards': 1,
'casual_ambiance': 0,
'Classy_People': 0
}
我的模型不能很好地预测。现在我被求婚了：
你可能会发现很难找到一个做得足够好的回归者。一个常见
浏览 1提问于2018-03-08得票数 0
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我使用SciPy.optimize.curve_fit https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve来获得曲线拟合函数的系数，SciPy函数将模型函数作为其第一个参数，因此，如果我想进行线性曲线拟合，我会将以下函数传递给它： def objective(x, a, b):
return a * x + b 如果我想要二次多项式曲线拟合，我会传递以下内容： def objective(x, a, b, c):
return a * x + b * x**2 + c 以此类推，我
浏览 24提问于2021-11-21得票数 1
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我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit拟合我拥有的一些数据。我的拟合函数是：
def fitfun(x, a):
return np.exp(a*(x - b))
我想要的是将a定义为拟合参数，将b定义为根据要拟合的数据而变化的参数。这意味着对于一组数据，我希望拟合函数：np.exp(a*(x - 10))，而对于另一组数据，我希望拟合函数np.exp(a*(x - 20))。原则上，我希望参数b作为任意值传入。
我目前调用curve_fit的方式是：
coeffs, coeffs_cov = curve_fit(fitfun, xdata, ydata)
但我
浏览 2提问于2018-04-13得票数 2
我使用R中mgcv包的gam函数将gam拟合到区间(0,1)上的数据。我的模型代码如下所示：
mod <- gam(y ~ x1 + x2 + s(latitude, longitude), faimly=betar(link='logit'), data = data)
模型拟合得很好，但当我绘制拟合的值与观测值时，它看起来如下所示：
plot(data$y ~ fitted(mod), ylab='observed',xlab='fitted')
显然，模型拟合的值大于1且小于0。这是不应该发生的。它违反了beta分布的假设。
浏览 26提问于2016-09-01得票数 1
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如何在C/C++中进行快速高斯拟合？(在25 of的频率下有1200个数据点)
注意:我不是在搜索你不能用于商业目的的数学库。
浏览 2提问于2011-09-09得票数 2
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SciPy曲线拟合失效幂律
、、、、
因此，我试图用以下幂律来拟合一组数据：
def f(x,N,a): # Power law fit
if a >0:
return N*x**(-a)
else:
return 10.**300
par,cov = scipy.optimize.curve_fit(f,data,time,array([10**(-7),1.2]))
其中的其他条件只是强迫a为正。使用scipy.optimize.curve_fit生成，分别返回N和a的1.2e+04和1.9e0-7的值，绝对不与数据相交。从我手动输入的fits开始，N和a的值应该分别在1
浏览 2提问于2016-03-09得票数 8
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我有一个由两个重叠的高斯分布组合而成的分布，我想将高斯分布拟合到它的直方图中。我知道Matlab中的histfit做得很好，但对于1个高斯函数。对于默认提供的其他类型的分布，histfit(data，bin，dist)也是如此，但其中不包括两个正态分布。
我如何通过histfit进行这种双正态拟合？
浏览 0提问于2012-11-04得票数 2
1回答
scipy.stats模块中可用的分布具有fit方法()来估计给定输入数据的分布的参数。有没有办法获得拟合参数的协方差矩阵，或者我必须求助于scipy.optimize.curve_fit
浏览 1提问于2013-06-27得票数 3
2回答
我正在尝试检测输入向量对给定聚类中心的拟合程度。我可以很容易地找到最佳匹配(到输入向量的欧几里德距离最小的中心是最好的)，然而，我现在需要计算这是一个多好的匹配。
为此，我需要找到价差(标准差？)在构成质心的向量中，看看我的输入向量到中心的距离是否小于散度。如果它超过了分布，我应该能够说我没有集群来拟合它(假设最好的不能很好地拟合输入向量)。
我不确定如何找到每个簇的分布。我有所有的中心向量，并且所有的训练向量都用它们最接近的簇进行标记，我只是不能很好地理解我需要做什么才能得到扩散。
我希望这是清楚的？如果没有，我会试着改写它！蒂娅·伊恩
浏览 3提问于2010-02-24得票数 3
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我正在对数据点做k均值，并希望将数据点拟合到高斯中，以帮助我形成聚类。我已经尝试过一些，但无法做到。谁能告诉我如何在Matlab中拟合高斯？
浏览 1提问于2013-10-21得票数 0
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我有一组坐标(x，y，z(x，y))，它描述坐标x，y处的强度(z)，对于不同坐标下的强度，我需要拟合一个2D高斯，使均方误差最小化。数据是在numpy矩阵和每一个适当的会议我将有4，9，16或25坐标。最终，我只需要得到高斯(x_0，y_0)的中心位置，它具有最小的最小均方误差。我发现的所有示例都使用scipy.optimize.curve_fit，但是它们所拥有的输入数据是整个网格上的，而不是几个坐标。任何帮助都将不胜感激。
浏览 5提问于2014-12-18得票数 7
1回答
我有一堆图片，看起来像下面，有不同的条纹厚度。
我想通过python scipy.optimize.curve_fit函数来拟合这个图像的正弦函数。然而，如图像所示，条纹图仅局限于一个圆形区域。那我该怎么做呢？
浏览 2提问于2018-12-10得票数 0
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我有一组多元(2D)高斯分布(用均值和方差表示)，并希望对这些分布进行聚类，以保持概率高斯信息(也许使用方差的重叠？)。
我对聚类方法做了一些研究，发现DBSCAN聚类比K均值更合适，因为我不知道我希望找到多少集群。然而，DBSCAN使用欧氏距离epsilon值来寻找簇，而不是使用每个分布的方差。我也研究过高斯混合模型方法，但是它们将一组点拟合成一组K高斯簇，而不是将簇拟合成一组高斯分布。
有没有人知道可能适合我的需求的其他集群方法？
谢谢!
浏览 2提问于2016-09-24得票数 1
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这是我在Stack Overflow上的第一篇文章，如果有任何信息丢失，请耐心等待。
我正在尝试使用Python2.7.15(ubuntu18.04)和scipy.optimize.curve_fit()通过数据来拟合函数。这个拟合函数由可变数量的指数和相关参数组成，这些参数通过我的拟合函数的*args参数传递。
我尝试将参数的向量传递给我的拟合函数。不幸的是，似乎我使用'for‘循环执行的指数和实际上被解释为numpy。ndarray，其中它应该是要返回给拟合算法的单个值。下面是我尝试过的(简化的)示例：
import numpy as np
import scipy
import
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
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我有冷却曲线的多个测量值。问题是每条曲线的起始温度都是不同的。如何将python中的曲线拟合到此数据，以便预测给定起始温度的冷却曲线？ 据我所知，scipy.optimize.curve_fit不适用于此。 数据如下所示： ?
浏览 26提问于2019-12-04得票数 1
我有一个描述数学函数的类。这个类需要能够对传入的数据进行最小二乘拟合。也就是说，你可以像这样调用一个方法：
classinstance.Fit(x,y)
它调整它的内部变量以最好地拟合数据。为此，我尝试使用scipy.optimize.curve_fit，它需要我传入一个模型函数。问题是模型函数在类中，需要访问类的变量和成员来计算数据。但是，curve_fit不能调用第一个参数为self的函数。有没有办法让curve_fit使用类的方法作为它的模型函数？
以下是显示该问题的最小可执行代码片段：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 0提问于2015-05-08得票数 1
我试图得到直方图的高斯拟合的拟合误差。我在下面的代码中使用scipy.optimize.curve_fit：
import matplotlib.pylab as plt
from pylab import exp
import numpy as np
from scipy import optimize
from math import sqrt
# Fit functions
def Gaussian(x,a,b,c):
return a * exp(-(x - b)**2.0 / (2 * c**2))
# Generate data from random Guassi
浏览 12提问于2016-02-29得票数 0
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对角线簇的K-均值
、、、
我目前有两个簇，它们基本上位于3D表面上的两条线上：
我尝试了一个简单的kmeans算法，它产生了上面的分离。(用大红点表示)
我尝试使用软k-means进行聚类，每个均值在3个维度上具有不同的方差。然而，它也未能对此进行建模，可能是因为它不能拟合对角高斯的形状。
有没有其他算法可以考虑到数据是对角线的？或者，有没有一种方法可以从根本上“旋转”数据，从而使软k-means能够工作？
浏览 0提问于2016-09-07得票数 1
我有一些数据，我想申请一个适合，然后执行一个x-平方测试，以获得良好的拟合。很明显，我正在应用的fit并不能很好地拟合数据(这本身并不是一个问题，我也不一定期望它)，但是scipy.stats.chisquare返回的值会显示出一个几乎完美的拟合，这显然是错误的。
到目前为止，我所做的是定义一个函数来描述我正在应用的fit (正弦拟合)，然后通过从popt获取fit参数，然后在前面定义的函数中使用它们来生成一个fit，然后使用scipy.optimize.curve_fit对数据进行拟合。
然后我取测量的数据和拟合的数据，并将它们放入scipy.stats.chisquare，试图得到一个拟合
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
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我有一个数据框架X，有2列a和b，a是类字符，b是类数字。我在b上用适配函数拟合了高斯分布。
data.fit <- fitdist(x$b,"norm", "mle")
我想提取列a中的元素，这些元素落在拟合的高斯分布的5%的右尾。
我不知道如何进行，因为我的知识拟合分布是有限的。
我是否需要保留列a中的对应元素，其中b大于95%的值？
或者，拟合是否意味着为b中的每个值创建了新的值，而我应该使用这些值？
谢谢
浏览 6提问于2015-05-01得票数 0
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是否有可能获得作为scipy.optimize.curve_fit()的直接输出的X平方的值
通常，拟合后，通过平方模型和数据之间的差异，通过不确定度加权和汇总，可以很容易地计算出它。然而，当向参数sigma传递2D矩阵(数据的协方差矩阵)而不是简单的1D数组时，情况就不那么直接了。
是真正的最佳拟合参数及其协方差矩阵，这是唯一可以从curve_fit()中提取的两个输出
浏览 0提问于2018-10-01得票数 8
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我有一组带有峰值的频率数据，我需要对其进行高斯曲线拟合，然后从其中获得全宽度半最大值。FWHM部分我可以做，我已经有了一个代码，但我在编写代码以适应高斯分布时遇到了麻烦。
有没有人知道有什么函数可以帮我做到这一点，或者能够给我指明正确的方向？(我可以对直线和多项式进行最小二乘拟合，但不能对高斯进行拟合)
另外，如果它同时兼容Octave和Matlab会很有帮助，因为我目前有Octave，但要到下周才能访问Matlab。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 0提问于2012-11-08得票数 10
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是否有任何方法在数据集中进行异常检测，使用递归曲线拟合和删除与曲线相关的最大均方误差的点，直到达到可接受的阈值？
对于python2.7，我使用的是scipy.optimize.curve_fit函数，最好是使用python。
浏览 5提问于2015-05-18得票数 0
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我想要拟合荧光寿命曲线。这些曲线由仪器响应函数(IRF，假设为高斯)和(多)指数衰减的卷积给出：
其中G是高斯和F指数衰减。我已经尝试使用lmfit.minimize在python中使用以下函数对其进行拟合：
def gaus(t, gamp, gwidth, gtoff):
i = gamp*math.exp(-(t-gtoff)**2/gwidth)
return i
def exp1(t, expamp, exptime, exptoff):
i = expamp*math.exp((t-exptoff)/(exptime))
return
浏览 5提问于2013-05-10得票数 4
我需要交叉匹配具有不同星表的天文坐标列表，并且我想确定交叉匹配的最大半径。这将避免我的列表和目录之间的不匹配。
为此，我为列表中的每个对象计算最佳匹配与目录之间的间隔。我的初始列表假定是一个已知对象的位置，但它可能在目录中未被检测到，并且我的坐标可能会受到小偏移量的影响。
他们计算最大半径的方法是通过将分离的高斯核密度与高斯进行拟合，并使用中心+3sigma值。这个方法在大多数情况下都能很好地工作，但当我的列表中的一个小样本有偏移量时，我会得到两个高斯分布。在这些情况下，我将以不同的方式指定最大半径。
我的问题是，当这种情况发生时，curve_fit通常不能用一个高斯函数进行拟合。对于科学出版
浏览 0提问于2013-02-09得票数 0
2回答
为了确定一段时间的趋势，我使用scipy curve_fit和来自time.time()的X值，例如1663847528.7147126 (16亿)。做线性插值有时会产生错误的结果，并且提供近似的初始p0值也没有帮助。我发现X的大小是造成这个错误的关键因素，我想知道为什么？
下面是一个简单的片段，它显示了工作和不工作的X偏移量：
import scipy.optimize
def fit_func(x, a, b):
return a + b * x
y = list(range(5))
x = [1e8 + a for a in range(5)]
print(scipy.op
浏览 55提问于2022-09-22得票数 1
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SciPy全局最小曲线拟合
、、、、
我使用的是scipy.optimize.curve_fit，但我怀疑它正在收敛到局部最小值，而不是全局最小值。
我尝试通过以下方式使用模拟退火：
def fit(params):
return np.sum((ydata - specf(xdata,*params))**2)
p = scipy.optimize.anneal(fit,[1000,1E-10])
其中specf是我试图拟合的曲线。但是，即使返回值表明达到了全局最小值()，p中的结果也明显比curve_fit返回的最小值差。
我怎样才能提高结果？在SciPy中有没有全局曲线拟合？
浏览 1提问于2011-03-22得票数 7
我使用进程p= Runtime.getRuntime().exec在Java语言中运行了一个曲线拟合Python脚本，在我对scipy.optimize.curve_fit的一次调用之后，Java没有得到输出。我正在拟合一个分段误差函数，如下所示。 我创建了一个“虚拟”版本的函数，以检查曲线拟合是否在此基础上工作，它做到了。但是，当我将曲线拟合应用于实际数据时，Java没有得到该语句下面的任何输出。 我在终端中运行了Python代码，它工作得很好。 Java代码： String[] command = new String[2];
command[0] = "python";
浏览 37提问于2019-05-22得票数 0
2回答
物理装置的理论模型拟合方法
、、、、
很高兴加入这个社区。谢谢您的帮助！)
Intro
我有一个以内部参数为特征的物理装置，我知道其中的标称值。我也有该装置的理论模型，这不同于物理装置，因为制造公差改变了内部参数。
我想通过拟合模型来提取设备的内部参数。
该设备还具有改变其行为的附加输入。额外的输入可以用来生成更多的数据以适应模型。然而，该设备的测试速度“慢”，这意味着它需要几秒钟的时间来生成数据。
物理系统
该装置基本上是一种将频率S_{IN}(f) 的输入频谱转变为S_{OUT}(f) 的滤波器，并由其传递函数T(f) = \frac{S_{OUT}(f)}{S_{IN}(f)}来实现。
器件T(f)取决于内部参数k_1, k
浏览 0提问于2022-05-07得票数 3
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我有一个简单的离散分布，保存在数据帧中： dist_df = pd.DataFrame({'x': [ 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
'y': [ 780, 1708, 10028, 15696, 10779]}) 我只想拟合一个从sklearn到这个的高斯混合模型，并获得我需要多少高斯，它们的参数以及每个元素属于每个高斯的概率。但首先，我只想拟合和预测我的分布。我查看了sklearn文档，但我发现的唯一示例是半页代码，我真的不明白。这应该很简单，但我正试图通过将其应用于此来理解它是如何工作
浏览 23提问于2020-04-28得票数 0
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基于高斯朴素贝叶斯的多类分类
、、、、
我知道朴素贝叶斯擅长二进制分类，但我想知道多类分类是如何工作的。
例如:我之前使用朴素贝叶斯进行文本分类，对文本进行矢量化以查找文档中每个单词的概率，然后使用矢量化数据来适应朴素贝叶斯分类器。
现在，我正在处理如下数据：
A、B、C、D、E、F、G
210,203，0，30,710,2587452，0
273,250，0，30,725,3548798，1
283,298，0，31,785,3987452，3
在上述数据中，有6个特征( and )，G是具有值(0、1或2)的类。
我在dataset中有将近70000个条目具有类(输出) 1、2或3。
在将数据分成测试数据和训练数据后，我将训练数
浏览 4提问于2017-11-25得票数 2
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首先，我在编程方面并不是最有经验的(或者说也不是很棒)。我只是在谷歌函数上猜测，直到它正常工作。因此，许多关于Stack Exchange和文档的讨论都超出了我的理解范围。 我对Scipy的优化曲线拟合功能有一个问题。我试着用高斯函数来拟合我得到的一些电压数据。我运行以下代码 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
data = np.genfromtxt("C:/Hydrogen Data/peak1.csv", delimiter =
浏览 14提问于2021-05-03得票数 0
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