least-squares

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我在拟合某些数据的曲线时遇到了一些麻烦，但无法计算出我要出错的地方。在过去我曾与numpy.linalg.lstsq的指数函数和乙状结肠功能scipy.optimize.curve_fit做到了这一点。这次我想创建一个脚本，让我指定各种功能，确定参数并测试它们对数据的适合性。在做这件事时，我注意到Scipy leastsq和Numpy lstsq似乎为同一组数据和相同的功能提供了不同的答案。该功

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拟合反抛物线。不能达到最小二乘法解析表达式

我试图用F（x）= 1 /（ax^2 + bx + c）的形式来拟合一些逆抛物线。我的目标是在C++中编写一个函数，该函数需要一组10-30个点，并将它们拟合到反演抛物线。我开始尝试使用最小二乘法获得解析表达式，但无法获得结果。我尝试了手工（有点疯狂），然后我试着解析a，b和c的表达式，但是mupad并没有给我一个结果（我对Matlab的mupad很新颖，所以也许我没有做到这一点）。我不知

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使用Python/Scipy为一组测量解决方程组

我有一个物理测量仪器（带有测力传感器的力平台），它给了我三个值A，B和C.由于测量设备的物理特性，这些值应该是正交的 - 实际上有些耦合，这导致施加和返回的力和扭矩值之间的串扰。然后，建议校准矩阵被用于将测量值转换为实际值的更好的估计，如下所示：的问题是，它需要执行一组测量数据，因此不同的measured(Fz, Mx, My)和actual(Fz, Mx, My)最小平方得到一个最适合整个系

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python scipy leastsq适合复数

我有一个复数的数据集，我希望能够找到最适合数据的参数。你可以使用Python中的scipy实现的leastsq来适合复杂数据中的数据吗？例如，我的代码是这样的： import cmath from scipy.optimize import leastsq def residuals(p,y,x): L,Rs,R1,C=p denominator=1+(x**2)*(

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Python：在xdata上出现错误的最小二乘法

我通过使用我的残差的权重在ydata中包含错误。我如何在xdata上实现一个错误？我希望我不必切换合适的例程，因为我现在使用的是非常出色的lmfit软件包。 http://cars9.uchicago.edu/software/python/lmfit/

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使用NumPy对曲面进行多元线性回归 - 示例

此问题已接近：fitting a linear surface with numpy least squares，但没有示例数据。我必须非常缓慢，但似乎我无法实现它的工作。我有以下代码： import numpy as np XYZ = np.array([[0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]) A = n

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将一个圆或样条拟合成一组3D点

我有一些粗略的3D点，但是很清楚地形成了一个圆的一部分。我现在必须确定最适合所有要点的圆圈。我认为必须有最适合的最小平方，但我不知道如何开始。积分按照他们在圈子上的方式排序。我也有每个点估计的曲率。我需要半径和圆的平面。我必须使用c/C++或使用extern脚本。

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matlab：lsqcurvefit，只有一个上界

简单的问题..是否有可能只为lsqcurvefit设置一个上限，而不限制其他？我需要这样的东西： lb = [0 0 0]; ub = [~ ~ 5]; 谢谢！

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Scipy LeastSq errorbars

我使用SciPy的LeastSq来拟合理论预期的实验谱。当然有与实验值相关的错误。我如何将这些喂给LeastSq或者我需要一个不同的例程？我在文档中找不到任何东西。

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特征库 - 最小二乘法

我想使用特征库的最小二乘法问题。我的选择是2， sysAAA.jacobiSvd（本征:: ComputeThinU |征:: ComputeThinV）.solve（sysBBB） sysAAA.colPivHouseholderQr（）解决（sysBBB）。我在开始时使用了第一个，但它证明是非常慢（1）（2）。于是我来到了第二个解决方案（其他方法不适合我的情况，因为他们需要特殊的矩阵（2