least-squares

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我想写一些非常简单的LMS批梯度下降，但我相信我做错了梯度。对于theta的元素，theta的数量级与初始值之间的比率是非常不同的，因此theta[2]不会移动（例如，如果alpha = 1e-8）或theta[1]射出（例如如果alpha = .01）。 import numpy as np y = np.array([[400], [330], [369], [232], [540]])

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leastsq麻烦传递参数Python

我想要适合以下功能：将信噪比降到我的数据中。 C1，C2和h是我需要从leastsq方法获得的参数。 C1和C2很简单，但问题是我的h（t）实际上是：。我想获得的是函数内部的系数hj（在我的例子中有35个不同的hj）。该函数是不同基底B样条的总和，每个样条加权不同，系数数量等于B样条的结点数量。正如我想获得C1，C2和h1..35我执行以下操作： funcLine = lambda tpl, ei

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在C中使用线性最小二乘法进行2D三角测量＃

我正在使用MathNet进行矩阵和矢量的二维三角测量。这我我的代码： public static double[] trilaterate2DLinear(double[] pA, double[] pB, double[] pC, double rA, double rB, double rC) { //Convert doubles to vectors for processi

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Python lmfit在加权合适后缩小了卡方太小

我正在使用一些测试数据并使用以下代码在Python 2.7中运行适配器lmfit。我需要权重为1/y（使用Leven-Marq。例程）。我已经定义的权重，并在这里使用它们： from __future__ import division from numpy import array, var from lmfit import Model from lmfit.models import

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MATLAB简单的MLE解决方案

所以我试图在MATLAB上为线性最小二乘模型拟合一个自定义函数。我的数据叫做logprice_hour_seas，看起来像一个复杂的非线性函数，我想用我自定义的函数seasonMatrix来适应，但是要理解MATLAB的MLE是如何工作的，我这样做是愚蠢的，因为seasonMatrix只是一个线性函数。帮助我理解这个代码，这是我从MATLAB的站点复制，以及逻辑（阅读以下） Times = [0:

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Python中的峰值曲线拟合

我试图获得y，附图中所示的x的函数。由于峰值行为，我无法使用多项式拟合来获得此函数。拟合曲线以获得其输出将是x的显式函数的方程的最佳方法是什么？

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具有边界约束的非线性最小二乘法求解器

我正在寻找Julia中Matlab的lsqnonlin函数的模拟。 LsqFit.jl看起来不错，但不接受相同的论据Matlab的实现;具体为：下界上界初始条件其中初始条件，下，和上界是长度的矢量6. 任何意见将是真棒。谢谢！

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scipy.optimize.minimize在python中进行约束优化

在下面的问题中，我使用scipy.optimize.minimize函数来解决具有5个参数的约束优化问题，名为params。当我在Python中调试我的脚本时，最佳参数返回了一个向量元素。有任何想法吗？ from scipy.optimize import minimize xdata = np.arange(0, 17.5, 0.125)*0.1 xdata= xdata[60:85]

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求解非负最小二乘问题“xA = b”

我想找到“xA = b”的非负最小二乘解。我很高兴在Python，Matlab或R中得到答案。 A是一个6 * 10矩阵，而b是8192 * 10矩阵。我发现了一些函数：Python中的least_squares和nnls以及Matlab中的lsqnonneg。 nnls和lsqnonneg仅用于Ax=b。我的least_squares执行给我一个错误： import numpy as np

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为什么直接线性变换（DLT）不能给出最佳的相机extrinsics？

我读的功能solvePnP()的源代码在OpenCV中，当flags PARAM使用默认值SOLVEPNP_ITERATIVE，它调用cvFindExtrinsicCameraParams2，其中首先使用DLT算法（如果我们有3D点的非平面集）来初始化6DOF相机姿态，并且SECOND使用CvLevMarq solver来最小化重投影误差。我的问题是：DLT将问题描述为线性最小二乘问题并用SVD