利用相同的实验数据，可以将curve_fit函数和leastsq函数拟合到函数上，得到了相似的结果。
浏览 3提问于2014-01-18得票数 7
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对于python中的多元回归模型，我有一些疑问：据我所知，生成了数据的规范化。标准化通常不会产生大于1的值。为什么，一旦缩放，我就会看到超过1的</
浏览 8提问于2022-02-17得票数 1
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我用OpenCV和MATLAB校准了一台带有棋盘图案的相机。在.489和MATLAB中，分别得到了平均重投影误差的.187和OpenCV .从外观上看，MATLAB更精确。但是我的顾问认为MATLAB和OpenCV都使用相同的BOUGET算法，并且应该报告相同的错误(或关闭)。是这样吗？有人能解释b/w MATLAB和OpenCV相机标定方法的差异吗？
谢谢!
浏览 2提问于2014-06-18得票数 4
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我理解多项式回归试图实现的目标(通过最小二乘法实现最佳拟合)，但我找不到在多项式中找到系数的算法。暴力是不可行的，这是我能想到的唯一解决方案。有没有迭代系数的方法？我是不是漏掉了什么明显的东西？
浏览 3提问于2016-10-25得票数 0
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用于圆检测的最小二乘法
、、、
我试图用最小二乘法对数据点的子集进行激光扫描的圆检测。由于测量只得到一个圆的一部分，最小二乘法返回错误的结果，报告一个圆比实际更接近激光。我只对圆的局部坐标感兴趣，它知道半径RR。
PS。我假设扫描被分割成簇(self.clu
浏览 9提问于2015-04-24得票数 2
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(请参阅下面的链接) (How to fit a 2D ellipse to given points) 现在，我们已经知道了如何使用最小二乘法通过Casey提供的代码来拟合具有给定点的二维椭圆。根据这段代码，如果我不仅想要拟合给定点，而且想要拟合(0,0)处的给定焦点，我该怎么做呢？还有没有更好的方法呢？我在想，我们是否可以基于椭圆方程Ax^2 + Bxy + Cy^2 + Dx + Ey=1推导出焦点(作为x和y的函数)，其中A，B，C，D，E是系数，并将其用作最小二乘法</
浏览 31提问于2021-01-13得票数 0
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换句话说，考虑到这幅图像中边框的图像表示：我想要一个返回的算法：[4,5,6]编辑:澄清分组决定(例如，4,5,6和7,8)应基于某种错误最小化，如最小二乘法是否有这样的算法或库(最好在python中)？
浏览 3提问于2016-08-10得票数 2
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SciPy说，与Matlab函数lsq弧度()等效或最接近的python函数是什么，它将数据和参数化函数(曲线)之间的平方误差降到最小？然而，它们没有使用信赖域相关最小二乘法。当然，我可以自己编写在算法之间切换的条件。但是，如果有现有的python代码，我就不需要重新发明轮子了。
浏览 2提问于2015-08-28得票数 3
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我正在寻找一个宝石，可以比较两个字符串(在这种情况下，文本段落)，并能够衡量它们在内容上相似的可能性(可能只有几个单词重新排列，更改)。我相信，当用户提交问题时，SO也会使用类似的东西。
浏览 0提问于2012-06-27得票数 7
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我有一个(x, y)点的列表。我知道如何制作Bézier曲线的列表，这些曲线通过所有这些点，并有一个连续的第一(和第二，尽管不太重要)导数。然而，我最后得到的清单太长了。如果它能让我减少曲线的数量，我会更倾向于近似我所拥有的点。我希望能够传递一个参数，说明我得到的近似值有多近，或者曲线的最大数目，最好是前者。Potrace是我用来跟踪形状轮廓的东西，但是它不适用于跟踪笔画。我已经能够识别出中心线上的很多点，我想把这些数据转化成一个连接
浏览 18提问于2016-11-18得票数 2
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算法改进
、
我的工作面试任务是：我的解决方案被认为是不够优化的。你能给我一些关于算法改进的建议吗？我的解决方案是 { {
Array.Sort更新:可能的方式:排序
浏览 6提问于2013-12-24得票数 2
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求解多背包问题的改进遗传算法
、、、、
最近，我一直在改进传统的遗传算法来解决多背包问题。因此，我改进的遗传算法比传统的遗传算法工作得更好。我测试过了。(我使用了OR-Library ()的公开可用来测试气体。)有谁知道其他改进的遗传算法。我想与其他改进的遗传算法进行比较。实际上我在网上搜索过了。但是找不到比较好的算法。
浏览 2提问于2010-06-02得票数 1
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我有一个很大的三维点云，我正在尝试定义它的形状，大小和体积。我使用scipy.spatial.convexHull来找到点云的凸包，它给出了点云的体积，然后我使用凸包的顶点来拟合椭球，以定义其大小和形状。我已经从我的凸壳中展示了一组减少的点，以给出它的形状的概念，但它在云中大约有30,000个点，而凸壳大约有2,000个顶点。中心点的值似乎是合理的，并且大致在点云的中间，半径也是合
浏览 102提问于2021-03-24得票数 2
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我正在使用最小二乘法将平面拟合到3D点集。我已经有了这样做的算法，但我想修改它以使用加权最小二乘。这意味着我对每个点都有一个权重(权重越大，平面应该离点越近)。当前的算法(没有权重)如下所示：for(Point3D p3d : pointCloud) { fSumX += pos[0fSumY, pointCloud.size()} {fSumXZ},
{fSumYZ
浏览 2提问于2012-02-12得票数 5
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表格数据神经网络中的重复特征
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当使用线性回归或最小二乘法等算法时，具有重复或高度相关的特征对模型是有害的。对于基于树的模型，它们通常不会受到高度相关特征的强烈影响。不存在像最小二乘那样的数值稳定性问题。有重复特征的表格数据神经网络模型，它是否会损害准确性？或者NN能够选择特征？
浏览 0提问于2020-11-08得票数 3
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我想尝试使用LSMR算法，所以我生成了一些数据并运行了最小二乘法。为什么LSMR解决方案和封闭形式的解决方案与我用来生成数据的真正$\beta$不同？
浏览 6提问于2021-11-19得票数 3
我正在尝试应用最小二乘法对我的数据使用内置的Voigt模型从lmfit。我没有函数，因为我使用了lmfit给出的内置模型。对于Voigt模型，没有简单的函数。最小化类：()
浏览 2提问于2015-04-15得票数 0
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此外，假设该算法保证对于每个迭代?， (1) (?^?−?^(?+1))≥?(?^?−?^∗) (即，对于0<?<1(与问题数据无关)的某个常数?，迭代?+1的改进至少是总可能改进的?倍)。然后，该算法在/?)迭代中终止，其中?是最大和最小目标函数值之间的差。 证据。数量(?^?−?^∗)表示在??ℎ迭代之后目标函数值的总可能改进。考虑从迭代?开始的2/?迭代
浏览 8提问于2020-09-11得票数 1
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