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我一直在使用scipy将3d数据拟合到曲面上，曲面被定义为多项式函数。但结果看起来并不那么接近数据。我怎样才能改进配件呢？i:.3f}") 在本例中，我得到了： A = 0.903 C = 0.325 E = -52.875
F = 31057.352 将拟合的曲面与原始数据
浏览 21提问于2020-09-03得票数 0
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4d曲线拟合
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利用Matlab r2010b中的曲面拟合工具箱对三维数据进行曲线拟合。该工具对于通过GUI进行三维曲线拟合是非常有用和简单的工具。到目前为止，我处理的三维数据有：(X输入:x(nx1向量)，Y输入:y(nx1向量)，Z输出:Z (n矩阵))。但现在，我试图处理四维数据，如：(X输入:X(nx1向量)，Y输入:y(nx1向量)，Z输入:Z(nx1向量)和T输出:t( now矩阵))
浏览 0提问于2011-05-05得票数 1
我在我的数据中有这三个数组：Y=np.array(y)我知道如何绘制我的观点，以及如何在2D中的多层贴图。如何从三维数据中得到多拟合系数？我能画出我的三维拟合曲线吗？
浏览 0提问于2020-05-21得票数 0
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三维曲线拟合
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我有离散的规则网格的a,b点和它们相应的c值，我进一步插值它，以获得平滑的曲线。现在，根据插值数据，我进一步想要创建一个多项式方程来进行曲线拟合。如何用多项式拟合三维图形？使用MATLAB中的曲面拟合工具箱(r2010a)对三维数据进行曲线拟合。但是，在MATLAB/MAPLE或任何其他软件中，如何找到一个公式来最大限
浏览 2提问于2013-09-01得票数 18
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一种有噪声的数据集，另一种没有它。我试图找到任何理论解释，为什么使用嘈杂的训练集带来更好的结果，但我没有得到足够的理解。有人能解释我吗？提前感谢
浏览 5提问于2015-03-30得票数 2
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这是一个与有经验的人更公开的问题。我正在为胸部X光做多等级的多标签分类。我想知道，在继续前进和对培训管道进行重大改变之前，减少课程数量可以提高剩余课程的性能。目前，大约有50个类的AUC性能变化在0.7和<~ .99之间。最后的输出是一些调整的乙状结肠和损失函数是基于交叉熵，因为它的多类多标签。然而，并不是所有的50个课程都同样重要。因此，我的问题是：
是否有人通过合并或删除一些类来显著提高其他类的</
浏览 0提问于2020-07-06得票数 4
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我有以下格式的数据：一组三维np数组的numpy数组。更清晰的格式是：[三维数据，三维数据，三维数据，三维数据，.]这由上面数组的对应目标值组成的numpy数组。格式是目标1，目标2，目标3
numpy数组变得相当大，并且考虑到
浏览 0提问于2019-03-19得票数 3
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python中的打印曲面拟合方程
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我试图用matplotlib来拟合三维数据集(x，y，z)的曲面模型。f(x,y) = ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f # best-fit quadratic curveZ = np.dot(np.c_[np.ones(XX.shape), XX, YY, XX*YY, XX**2, YY**2], C).reshape(X.shape
浏览 2提问于2015-05-14得票数 4
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我有一个数据集，我已经从它构建了一个XGBClassifier模型。在不进行超参数整定的情况下，该模型在训练中表现较好，但在测试中表现出一些过度拟合的迹象(训练精度: 90，测试精度: 80)。经过超参数整定(设定L1、L2、eta、γ、learning_rate)后，模型的拟合精度有所降低(训练精度为70，试验精度为69)。我使用scale_pos_weight来平衡二进制目标变量。是否有任何建议，我可以进一步提高准确性，同时不过份/不适合的</em
浏览 0提问于2022-06-22得票数 1
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在中，作者说，当时CUDA在NVIDIA上的合并宽度是16 (第3页，最后一段)。这篇论文很老了，我找不到新设备的信息。
最近NVIDIA GPU的合并宽度是多少？
浏览 1提问于2016-02-10得票数 1
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我有一个带有X、Y和Z列的CSV，用于提供一个三维点。在文件中，大约有4000个数据点。我在网上找到了一些关于如何用2D而不是3D进行随机样本一致性(RANSAC)拟合的资料，我完全不知道如何为所有图形数据点找到一条“最佳拟合线”
浏览 1提问于2019-06-13得票数 0
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曲线拟合3D数据集
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二维数据的曲线拟合问题是众所周知的(LOWESS等)但是给定一组3D数据点，我如何拟合3D曲线(例如，平滑/回归样条线)到此数据？更多:我试图找到一条曲线，拟合向量X，Y，Z提供的数据，这些向量之间没有已知的关系。本质上，我有一个三维点云，并需要找到一个三维趋势线。
更多:我为我的模棱两可道歉。我尝试了几种方法(我还没
浏览 0提问于2009-02-25得票数 6
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注意:这个问题是针对nVIDIA计算能力2.1设备的。以下资料来自数据自动化系统方案编制指南v4.1：一个线程将在一个核心上执行。设备如何在单
浏览 3提问于2012-03-27得票数 15
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FP64数据的合并访问
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我对翘曲发出的内存访问是如何受到FP64数据的影响感到有点困惑。
一个翘曲总是由32个线程组成，不管这些线程是在执行FP32还是FP64计算。对吗？我曾读过，每次翘曲中的线程试图读取/写入全局内存时，warp都会访问128字节(32个单精度浮点数)。对吗？因此，如果翘曲中的所有线程都从内存读取不同的单个精度浮点数(总计128个字节)，但以合并的方式读取，则warp将发
浏览 3提问于2017-02-09得票数 3
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我是拟合拉索回归做特征选择在我的数据集。我已经看到使用StandardScaler来标准化数据集是一种常见的做法。然而，考虑到我的数据集的分布是非高斯的，那么使用StandardScaler仍然有意义吗?如果是的话，为什么？还是其他标准化技术优先考虑？
浏览 0提问于2022-12-08得票数 0
我正在使用这个三维图表，并面对问题，放置铬，即野生动物的数据值在中心每个颜色的地方。我该怎么做？
知道吗？如何将数据值放在中心？
浏览 0提问于2014-07-15得票数 0
我正在使用R中的eRm软件包来使用部分信用模型来检查临床评估量表的性质。我知道如何从一个简单的拟合PCM中提取人的能力估计(thetas)，但我有一个具有重复观测的数据集(大约250个人对仪器的1200次观测)。为了不违反有条件独立性的假设，我将PCM与从每个研究对象中随机抽取的单个观测数据进行了拟合。这一切都是可行的，但我现在
浏览 2提问于2020-05-27得票数 0
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递归神经网络隐元
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因此，我理解RNN在每个RNN单元中都有隐藏单元，如链接中第二个答案的可视化所示：
然而，我一直在想，增加每个单元格中隐藏单元的数量是否会提高模型的准确性？
浏览 1提问于2019-05-09得票数 0
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