least-squares

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    Matlab的：最小二乘擬合至2D數據集

    我有以下問題： 型號：中央具有輪廓，其是高斯和洛倫茲分佈的組合對稱圓。爲了得到模型圖，只需將以下代碼插入到Matlab中： N = 501; %Matrix size R = zeros(N,N); %Initializing matrix R x0 = ceil(N/2); y0 = x0; %Barycenter coordinates for i=1:N
    matlab image-processing 2d least-squares 2016-02-11

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    LSQR結果在很大程度上取決於權重

    ，我需要解決 argmin||W*FT^-1(Ax)-W*p|| 使用LSQR。 p是圖像，x是k空間矩陣，A是矩陣，W是加權矩陣。爲了將它們傳遞給MATLAB LSQR，我矢量P，X和W這是我的代碼： b=W.*p; x=lsqr(@(x1,modo)FUNC(x1,W_vector,A,modo),b,tol,maxit); X_k_lsqr=reshape(x,dim(1),dim(
    matlab least-squares weight 2016-02-25

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    不同的scipy版本爲curve_fit提供了不同的結果

    我的合着者和我試圖使用非線性最小二乘估計參數。非常令人驚訝的是，我們從相同的代碼中得到了不同的結果。我們在scipy.optimize包中使用了curve_fit。 我們使用不同的scipy版本。這些版本可能導致不同的結果嗎？或者有什麼我錯過了？ curve_fit可以使用不同的搜索方法嗎？不同版本的curve_fit使用不同的默認參數嗎？ 使用的scipy版本分別是0.15.1和0.16.0。對
    python optimization scipy least-squares 2016-01-17

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    當矩陣較大時，無法使用CXSparse中的cs_qrsol解決C++中的x = A \ b

    我試圖使用Tim Davis的CXSparse庫（http://faculty.cse.tamu.edu/davis/suitesparse.html）解決線性方程系統x = A \ b。我在Windows 7 x64上使用MS Visual Studio 2012開發我的C++程序（使用OpenCV）。 我有一個矩陣，它是一個稀疏矩陣和b矩陣。我想找到x = A \ b。我的矩陣大小爲〜700,
    c++ opencv sparse-matrix least-squares suitesparse 2016-03-07

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    使用SVD/LMS擬合球體

    我想擬合不是完美球體的281 * 398 * 104矩陣的MR二進制數據，並找出球體的中心和半徑以及誤差。我知道LMS或SVD是適合球體的好選擇。 我試圖從sphereFit但matlab file exchange得到一個錯誤， >> sphereFit(data) Warning: Matrix is singular to working precision. > In
    image matlab curve-fitting least-squares svd 2016-03-08

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    使用統計模型中的OLS進行多元迴歸

    我查到了類似的問題，我無法找到答案。 我的目標：我有生存數據。在計算年齡和體重後，我想要生存數據的殘差。 方法： import statsmodels from statsmodels import ols species = ["sample1","sample2","sample3","sample4","sample5"] Survival = [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5
    python regression statsmodels least-squares 2016-01-26

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    如何修復statsmodels中的.predict（）函數？

    我試圖預測明天12點在1個位置的溫度。爲了預測，我使用了statmodels模塊的基本線性迴歸模型。我的代碼是以下： x = ds_main X = sm.add_constant(x) y = ds_target_t model = sm.OLS(y,X,missing='drop') results = model.fit() 摘要表明，適合的纔是「好」： 但是，當我嘗試，我認爲一
    python python-2.7 python-3.x linear-regression least-squares 2016-03-16

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    混淆模式識別和機器學習中的漸變使用

    我正在閱讀PRML，有時候漸變表示看起來很混亂。在第2章，第116頁，它是AA列向量： 以及附錄E 707頁上，它也是一個列向量： 然而，在第3章的最小二乘推導過程中，現在是一個行向量： 任何人都可以爲我澄清這些令人困惑的細節嗎？我已經閱讀了網上的一些帖子，其中一些人說漸變是嚴格的列向量，一些人說這取決於正在進行的計算，一些人說這取決於作者，而我不能拿出一個結論性回答
    machine-learning gradient least-squares 2016-01-28

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    寫一個程序，以儘量減少遞歸指數函數

    此的平方之和是，我想中的R的代碼的功能， i = 1,2,3,....j-1 A，B，C，F，克將被從NLS確定（與起始值任意設定爲7,30,15,1,2） S且Y是在數據集中 功能可以在一個更大的計算量被呈現人友好的遞推方程， 這裏是我的代碼的嘗試，但我無法得到它的收斂， S=c(235,90,1775,960,965,1110,370,485,667,140,588,10,0,1340,6
    r recursion least-squares nls 2015-12-17

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    左邊劃分：從matlab轉移到scilab

    我想在Scilab中實現一些已經固有的濾波器擬合程序。我試圖通過invfreqz.m中的最小二乘算法計算濾波器係數。意識到我必須在一些幾乎奇異的矩陣上計算左側矩陣的劃分。問題是Scilab從這個計算得到的結果與matlab不同，我無法解決這個問題。代碼如下： matrix = [336.1810 331.8898 331.8898 336.1810 331.8898; 331.8898 336.1
    matlab math signal-processing least-squares scilab 2016-02-11
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