least-squares

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    繪製R中線性迴歸的非線性圖

    y<-c(0.0100,2.3984,11.0256,4.0272,0.2408,0.0200); x<-c(1,3,5,7,9,11); d<-data.frame(x,y) myLm<-lm(x~y**2,data=d) plot(d) lines(x,lm(y ~ I(log(x)) + x,data=d)$fitted.values) lines(x,lm(y ~ I(x**2
    r plot regression least-squares 2011-12-03

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    如何計算不同大小的兩條曲線（矩陣）的殘差？

    我有一個理論曲線，它是用數值計算的和一個實驗曲線（更好地說是一個大量的實驗點）。我需要計算這兩條曲線之間的殘差來檢查最小二乘和方法的建模精度。這些矩陣（曲線）的大小不同。 MATLAB中有沒有函數可以計算兩個不同大小的矩陣的殘差？
    matlab curve-fitting approximation least-squares 2012-01-27

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    C＃代數線性庫

    我正在尋找一個C＃線性代數庫。 我不想用最小二乘法求最小二乘的齊次線性系統。 我一直在嘗試使用一些librarys，但我只是能夠找到微不足道的解決方案。 有什麼建議嗎？
    c# linear-algebra least-squares 2011-12-19

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    scipy.optimize.leastsq使用哪種優化算法？

    有沒有人知道scipy.optimize.leastsq中具體實現了哪種優化算法？
    python optimization scipy least-squares 2011-12-24

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    在R的nnls中實現附加約束條件

    我正在使用R interface to the Lawson-Hanson NNLS實現非負線性最小二乘算法，該算法解決了|| A x -b ||^2的約束條件，即向量x的所有元素≥0。工作正常，但我想增加進一步的限制。我感興趣的是： 也可以減少x的 「能量」： ||一塊X - 在X B ||^2 + M * || X ||^2 最小化」的能源導數「 || A x -b ||^2 + m || H
    r linear least-squares minimization 2011-11-12

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    卡爾曼，最小二乘或

    爲了幫助人們瞭解我問的是我所問的問題，我選擇了完整的引用。我希望這會清除它。 我正在收集1秒速率的GPS數據（緯度/經度）。瞭解到這些數據可能不是100％準確的，並且偶爾有（1個或更多）數據點遠離標記，那麼刪除異常值點以確定相當準確的過程將是最合適的方法，並且車輛的速度？這種車輛可以在一小時0-60英里的任何地方行駛，通常是直線行駛，但也可能容易出現突然轉彎（加權值？）。 我對這種困惑表示歉意，並
    c++ gps least-squares kalman-filter 2012-04-10

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    配件與Python leastsq一個ODE時的初始條件作爲參數

    過去，我有一組數據，我想適合使用SciPy的的leastsq功能的ODE模型給出鑄造錯誤。我的ODE有參數beta和gamma，所以它看起來例如像這樣： # dS/dt = -betaSI # dI/dt = betaSI - gammaI # dR/dt = gammaI # with y0 = y(t=0) = (S(0),I(0),R(0)) 的想法是找到beta和gamma讓我O
    python scipy least-squares 2012-04-10

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    scipy最小二乘法中的正交回歸擬合

    scipy lib中的leastsq方法適合某些數據的曲線。而這種方法意味着在這個數據中Y值取決於一些X參數。並計算曲線與Y軸（DY）的數據點 但是，如果我需要計算兩個軸的最小距離（DY和DX） 什麼之間的最小距離是否有實現這一一些方法如何計算？ 下面是代碼的示例使用一個軸的計算時： import numpy as np from scipy.optimize import leastsq
    python scipy regression least-squares 2012-02-21

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    如何快速執行多個數據集的最小二乘擬合？

    我想在許多數據點上做一個高斯擬合。例如。我有一個256 x 262144數據陣列。 256點需要擬合成高斯分佈，我需要262144個點。 有時高斯分佈的峯值超出了數據範圍，因此要得到準確的平均結果曲線擬合是最好的方法。即使峯值在該範圍內，曲線擬合也會提供更好的西格馬，因爲其他數據不在該範圍內。 我有這個工作的一個數據點，使用代碼從http://www.scipy.org/Cookbook/Fitt
    python scipy curve-fitting gaussian least-squares 2012-01-08

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    使用MATLAB優化工具箱最小二乘法圈擬合

    我想實現this紙（對不起，我無法發佈它）最小二乘法圓擬合。通過計算幾何誤差作爲特定點（Xi）和圓上對應點（Xi'）之間的歐式距離（Xi''），我們可以擬合一個圓。我們有三個參數：Xc（座標圓心的矢量）和R（半徑）。 我想出了下面的MATLAB代碼（注意，我試圖將圓，不是球，因爲它是在圖像顯示）： function [ circle ] = fit_circle(X) % Kör par
    matlab mathematical-optimization least-squares bsxfun 2012-01-23
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