least-squares

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我想在lsqcurvefit命令中使用Levenberg Marquardt算法。我已经做了以下内容： options = optimset('LevenbergMarquardt','on'); x = lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata,options); 我得到以下错误： ??? Error using ==> optim\private\lsqncom

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MATLAB实现的灵活最小二乘（FLS）回归

是否有MATLAB实现Flexible Least Squares (FLS) regression ？我正在寻找一种像样的（好的，最不痛苦的）方法来处理具有时变系数的回归。所有的想法都是值得欢迎的，但最好的办法是指向FLS回归实现，因为我在广泛的谷歌搜索之后找不到一个。 1. R. Kalaba and L. Tesfatsion (1989), "Time-Varying Linear Re

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用于图像曲线拟合的多项式最小二乘法

我想将曲线拟合成图像中的许多像素，以便我可以对其形状进行进一步处理。有谁知道如何在C/++中实现最小二乘法，最好使用以下参数：一个x数组，一个y数组和一个答案数组（答案数组的长度应该指出需要计算多少个系数）？

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Python：使用非线性最小二乘法的双曲线高斯拟合

我的数学知识是有限的，这就是为什么我可能卡住了。我有一个谱图，我试图拟合两个高斯峰。我可以适应最大的高峰，但我无法适应最小的高峰。我知道我需要为两个峰值求和高斯函数，但我不知道我出错的地方。我的电流输出的图像显示：蓝线是我的数据和绿线是我目前的契合。有个肩膀可以在我的数据主峰左侧我目前努力配合，使用下面的代码： import matplotlib.pyplot as pt import num

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Objective-C中的线性回归

我正在尝试实现一种方法，使其适合2D中一组点。我写了下面的代码，它从两个Array（X，Y坐标）中读取数据，并且应该用最小二乘法计算最佳拟合线的参数。我用这里给出的公式： mathworld.wolfram - (void) linearRegressionOfUserAcceleration { double avgX = [[_accelBufferX valueForKey

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plot 3D line，matlab

我的问题很标准，但找不到解决方案。我有点= [x，y，z]并且想绘制最佳拟合线。我使用如下函数（感谢名单史密斯） % LS3DLINE.M Least-squares line in 3 dimensions. % % Version 1.0 % Last amended I M Smith 27 May 2002. % Created I M Smith 08 Mar 2002

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试图从scipy powerlaw合理得到合理的价值

我想从我已经运行的模拟代码中拟合一些数据，以便找出幂律依赖关系。当我绘制线性拟合时，数据不太适合。下面是我使用，以适应数据的python脚本： #!/usr/bin/env python from scipy import optimize import numpy xdata=[ 0.00010851, 0.00021701, 0.00043403, 0.00086806, 0.001

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加权趋势线

Excel为成对的值生成散点图。它还提供了为趋势线生成最佳拟合趋势线和公式的选项。它还会生成气泡图，并考虑每个值提供的重量。但是，重量对趋势线或公式没有影响。以下是一组示例值及其映射和权重。 Value Map Weight 0 1 10 1 2 10 2 5 10 3 5 20 4 6 20 5 1 1 对

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使用较少的内存从最小二乘法拟合得到残差

我使用相同的预测器和大量响应拟合最小二乘模型，我需要的是残差。函数qr.resid是我发现的最简单的函数，但它占用的内存比所需的多，因为它内部的Fortran代码返回一些不必要的东西，在qr.resid返回结果之前将丢弃这些不必要的东西。这意味着当响应数量足够大时，我的系统必须开始交换内存，并且需要很长时间才能得到答案。一个接一个（在R中有一个循环）做得更快，因为它不交换，但是（大概）比用矢量化

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MATLAB散点图中的线性回归线

我想获得两个变量的散点图的残差。我可以使用matlab的lsline函数得到最小二乘线性回归线。不过，我也想得到残差。我怎样才能得到这个matlab。为此，我需要知道的参数a和线性回归线 ax+b