우리는 다음과 같이, (1) 0 사이의 탄젠트 함수를 근사화되는 다항식의 계수를 결정한다고 가정. 입력은 0에서 11 사이의 m 값을 사용하여 채워집니다 (입력으로 제공됨). - 해당 벡터 b는 접선 함수를 사용하여 계산됩니다. -x는 MATLAB에서 x = A \ b를 입력하여 계산됩니다. 이제 MATLAB을 사용하여 계산 된 x가 Ax에서 하위 순서로
다음 수식에 맞아야하는 데이터가 있습니다. [x*sin(1/x)]^2. 난 정말 그런 기능을 위해 선택하는 계수 모르는, 내가 시도 : model = fittype('a*((xx/b)*sin(b/xx))^2+c','independent',{'xx'},'dependent',{'FF_norm(:,i)'}, 'coefficients', {'a','b','c'})
너비 50, 높이 100 및 각도 0의 타원은 너비 100, 높이 50 및 각도 90의 타원과 동일합니다. 즉, 하나는 다른 하나의 회전입니다. 어떻게 cv2.fitEllipse가 이것을 처리합니까? 일부 정규화 된 형식 (즉, 너비가 항상 < 높이가되도록 각도가 선택됨)로 타원을 반환합니까 아니면 모든 출력을 제공 할 수 있습니까? 필자는 두 개의 맞춤
두 개의 3D 플롯이 있습니다. 하나는 라이브러리 p3d (왼쪽)을 사용하여 적합한 값으로 만들어졌습니다. 두 번째에서는 predict을 사용한 다음 akima 패키지의 interp 명령을 사용하고 persp (오른쪽)을 사용하여 플로팅했습니다. 이미지는 동일한 각도를 보이지 않지만, 그것이 평면이고 다른 하나는 곡선임을 보여주는 가장 좋은 방법입니다. 내
데이터 포인트의 x 좌표와 y 좌표에 오류가있는 데이터 포인트가 있습니다. 따라서 파이썬의 ODR 도구를 사용하여 가장 적합한 경사와이 경사면의 오차를 계산하려고합니다. 나는 나의 실제 데이터를 위해 그것을 시도했지만 좋은 결과를 찾지 못한다. import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy
저는 C++에서 Qt와 함께 dlib를 사용하고 있습니다. least_squares_lm 알고리즘을 사용하여 오류 함수를 데이터에 적용한 후 일부 값을 반환하여 적합성을 평가하고 싶습니다. dlib 라이브러리가 올바른 적합 매개 변수를 반환 할 수 있습니까? 직접 계산해야합니까?
저는 신경 네트워크의 중학교입니다. 입력 데이터를 대상 데이터에 맞게 조정 한 다음 NN을 새로운 샘플 데이터에 시뮬레이트하여 예측 결과를 얻도록 훈련 된 NN이 있습니다. 문제는 출력이 "0"과 "1"사이의 정규화 된 값이며 "십진수"와 같은 실제 값으로 변환 (비정규 화)해야합니다. 설명 방법을 알려주시겠습니까? 정품 인증 기능을 사용해야한다는 내용을
내가 파이썬에 새로운 오전 다음과 같이 어떻게 든 하나의 정수 (아래 Y의 플로트)를 포함, 각각의 목록이 개 목록과 만난다 : >x
array([[11], [101], [1001], [10001], [100001]], dtype=object)
>y
array([[0.0], [0.0009751319885253906], [0.03459000587463
나는이 곡선에 내 데이터에 맞게하려고 해요 : image of bad automatic fit 가 그럼 난 이론 및없이 초기 매개 변수를 사용 f(x) = b + n*exp(-x/u)
fit f(x) "data1" using 2:3 via b,n,u
나는 이론에 가까운되지 않습니다 적합을 얻을 피팅을 다시 계산하면 훨씬 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
나는 ~ 10.000 개의 벡터를 가지고 있으며 각각에 시그 모이 드 커브를 맞추기를 원합니다. 각각의 경우에 피팅을위한 시작 매개 변수를 정의해야하므로이 매개 변수를 자동으로 찾고 싶습니다. stackexchange에서 비선형 모델 (one, two)에 대한 시작 값을 자동으로 찾는 전략에 대해 논의하지만 이러한 토론에서는 가우스를 맞추는 것과 같은 특정