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plt.legend() 你好，我写的代码是用来绘制线性回归的，但是我需要用二次多项式来拟合曲线。有很多不同的解决方案，但是我想要一个二次多项
浏览 20提问于2020-12-16得票数 1
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来获得曲线拟合函数的系数，SciPy函数将模型函数作为其第一个参数，因此，如果我想进行线性曲线拟合，我会将以下函数传递给它： def objective(x, a, b): return a * x + b * x**2 + c 以此类推，我
浏览 24提问于2021-11-21得票数 1
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我已经成功地将一个相当不错的非线性回归曲线拟合到我的数据中，使用：然后我使用以下命令生成我的图：bv <- predict (model2, data=eagle, list(water我
浏览 0提问于2015-03-05得票数 1
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我希望建立一个预测模型，并与我们目前的JMP模型工作。我们目前的方法是猜测n次多项式，然后查看哪些项不是显着的模型效应。多项式并不总是最好的，这导致了很多混乱和糟糕的模型。我们的数据可以有2到7个影响，并且总是有一个响应。
我想使用python来做这件事，但是很难找到类似的包文档或在线指南。我知道如何在python中拟合特定的n次多项式或进行<e
浏览 5提问于2016-08-12得票数 1
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我执行回归分析，并尝试在ggplot2中为数据集diamonds.csv找到最合适的模型。我使用价格(响应变量)与克拉进行线性回归、二次回归和三次回归。这条线不是最合适的。我意识到excel中的对数有最好的拟合线。然而，我不知道如何在R中编写代码来找到对数拟合线。有人能帮上忙吗？价格与克拉<e
浏览 10提问于2017-07-31得票数 2
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问题：我目前正在阅读非线性回归(特别是多项式回归-> PR) -这似乎是最适合我的问题(双关意)。我意识到PR处理的是弧形“向一个方向转”，所以，我将尝试重构我的代码，以处理较小<e
浏览 4提问于2020-07-27得票数 1
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二次线性回归
、、、
我最近一直在研究机器学习，现在我开始使用scikit和线性回归技术。这是我的第一个样本import numpy as np
X = [[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[但是，当我用y = [1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]创建一个稍微复杂一些的示例时，我的代码只会创建疯狂<e
浏览 2提问于2015-11-14得票数 6
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我有一个dataframe train (21个预测器，1个响应，1012个观测)，我怀疑这个响应是预测器的非线性函数。因此，我想对所有的预测因子进行多变量多项式回归，然后尝试理解哪些是最重要的术语。为了避免标准多元多项式回归的共线性问题，我想在polym()中使用多元正交多项式。然而，我有相当多的预测，他们<
浏览 0提问于2015-08-25得票数 2
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默认情况下，在回归中使用有序因子作为预测因子会产生线性(.L)和二次(.Q)多项式对比。有办法省略二次对比吗？下面是我编写的一些笨拙的示例代码：yvar<-x+rnorm(100)dat<-data.frame(dat)
dat$xfac<-ord
浏览 3提问于2014-12-16得票数 0
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将函数拟合为“钟形”曲线
、、、、
X轴类似于一年中的某一天。我想要将一条曲线拟合到蓝线，这将概括它的形状，但也应该灵活地估计一条新的蓝线，它将仅基于绿点。可以把它看作是一个实时的进度--每隔几天我就会得到一个新的绿点，我想根据这组新的绿点来估计一条新的蓝线。换句话说，根据部分数据(一组绿色点)改变蓝线系数。我尝试过分段线性回归和二次多项式，但它
浏览 57提问于2019-08-20得票数 0
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线性回归模型
、、
我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
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我有一种线性插值方法。这是在(x1，y1) (x2，y2)和x0已知时计算插值值。计算y0值。但当多点已知时，我需要这样做。
我不是说双线性或三线插值。
浏览 4提问于2015-05-25得票数 5
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我有一组函数k(x)的点。我试图做一些曲线拟合，以求精确的k(x)函数。数据点似乎与逻辑曲线相吻合，只是稍微移动和强调了一下。因此，我的问题是，逻辑回归是否只用于分类任务？或者它可以用于曲线拟合吗？
如果不是的话，
浏览 0提问于2019-02-19得票数 1
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我想使用最小二乘技术实现多项式曲线拟合，但要使用各种误差函数，即不仅仅是最小二乘。在MATLAB中有什么方法可以做到这一点吗？(我想比较不同误差函数的结果。我还想使用正则化，我需要改变误差函数)。你能分享一些资源(MATLAB/C++)，这些资源可以帮助你在没有内置函数的情况下实现曲线拟合吗？我只能找到那些使用高斯消除的方法-这与最小二乘拟合相同吗？
浏览 2提问于2017-09-08得票数 1
我想写一个泛型函数，它接受两个一维数组和一个整数N作为输入，并返回适合我的数据的N次最大似然多项式。我希望这个多项式的截距为零。我已经写好了： def calibrate_polynomial(cv, opening, N): #cv and opening are list of data, N is the degree ofthe desired polynome
print(np.polyfit(cv, op
浏览 24提问于2019-03-21得票数 2
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我刚刚开始了解基于回归模型的建模技术，并使用了MATLAB曲线拟合工具箱和。我有根本性的疑虑，无法继续下去。我有一个包含k=100数据点的向量集，我想要将它们依次拟合到AR模型、MA模型、ARMA模型中，看看哪个更适合y(k+1)=a*y(k)+ b*y(k-1)命令形式的AR(p)模型用p个系数表示模型的阶数(AR(p))，拟合次数为</e
浏览 1提问于2013-03-11得票数 4
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似地震资料的基线校正
、、、、
以下是对地震信号手册中所包含内容的描述:在SeismoSignal中实现的基线校正包括：(i)通过回归分析(最小二乘拟合方法)确定最适合时间加速度值对的多项式曲线，然后(ii)从实际加速度值中减去使用回归导出方程获得的相应值以这种方式，从输入运动中去除了从未校正加速度记录的双时间积分获得的位移时间历史中通常很明显的伪基线趋势。可以使用高达3次的<
浏览 23提问于2016-08-04得票数 0
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我希望在Numpy中使用多项式回归(polyfit)获得系数和截距，但不确定如何编写脚本来获得多项式函数。我已经编写了线性回归的代码，并附在下面：import sysimport numpy as np
浏览 13提问于2016-08-08得票数 0
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绘制最佳拟合曲线
、、
在图上绘制最适合的曲线线的正确方法是什么？我试图提供一个回归模型作为参数的线-而不是具体的点。在模型中，正确的线条应该是完全合适的(因为数据中没有噪音)。如何从线性模型中绘制最佳拟合线？
浏览 9提问于2016-11-17得票数 2
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