- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
scipy的optimize.fmin和optimize.leastsq有什么区别?它们似乎在 this example page 中以几乎相同的方式使用.我能看到的唯一区别是 leastsq 实际上自己计算平方和(顾名思义),而在使用 fmin 时必须手动计算。除此之外,这两个功能是否等价?
最佳答案
底层的不同算法。
fmin 使用的是单纯形法; leastsq 正在使用最小二乘拟合。
关于python - Scipy:optimize.fmin 和 optimize.leastsq 之间的区别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/6779383/
我正在使用 SciPy 的 LeastSq 将实验谱拟合到理论期望。当然存在与实验值相关的误差。我如何将这些输入到 LeastSq 或者我是否需要不同的例程?我在文档中找不到任何内容。 最佳答案 sc
我正在研究一个图像分析程序,我已经缩小了我的瓶颈,尝试多次将 2D 高斯拟合到一个小窗口 (20x20) 像素。 90% 的执行时间花在这段代码上。 我正在使用 scipy cookbook 中给出的
我想弄清楚我在这里不明白的是什么。 我正在关注 http://www.scipy.org/Cookbook/FittingData并试图拟合正弦波。真正的问题是卫星磁力计数据,它在旋转的航天器上产生了
我有一个数据表面,我正在使用 SciPy 的 leastsq 函数进行拟合。 我想在 leastsq 返回后对拟合质量进行一些估计。我原以为这会作为函数的返回值包含在内,但如果是这样,似乎没有明确记录
我正在尝试使函数适合我的数据。我有两个不同的轴,x 轴:高度,y 轴:体重。通过目视检查,我可以看到它或多或少给出了在权重 = 10 附近饱和的平方根函数的形状。这是我正在做的: from scipy
我想了解如何设置 python scipy 最小化问题。这是我从 Excel Solver 问题中获取的示例。解释该问题的最简单方法是尝试求解一个非常简单的电网: R1: 100 R2: 1000 R
有谁知道scipy.optimize.leastsq中具体实现了哪种优化算法? 最佳答案 根据 the documentation : “leastsq” is a wrapper around MI
我想用参数 (mu=1, sig=2, height=1) 和传递初始参数 x0 = (0.8, 0.8, 0.9)。 我想知道优化器如何知道参数的顺序。我本可以采用 (mu,height,sig)
基于 https://stackoverflow.com/a/10552563/8235309 ,我正在尝试并行执行 scipy.optimize.leastsq。 xx,yy,zz 是 3D 云点的
除了最后一行,一切正常。我的目标是通过卡方检验计算最佳拟合。 leastsq函数的应用有问题。z,d 和 d_err 是相同长度的数组,给定(实验数据)。 def df(z,omega_m,omega
SciPy 关于 LeastSq 的文档是 here .它指出 ier 是 An integer flag. If it is equal to 1, 2, 3 or 4, the solution
我正在尝试让我的雅可比行列式与 SciPy 的优化库的 leastsq 函数一起工作。 我有以下代码: #!/usr/bin/python import scipy import numpy from
我想将洛伦兹峰拟合到一组数据 x 和 y,数据很好。 OriginLab 等其他程序非常适合它,但我想使用 python 自动进行拟合,所以我有以下基于 http://mesa.ac.nz/?page
如何在 python 中计算最小二乘拟合 (scipy.optimize.leastsq) 的置信区间? 最佳答案 我会使用自举方法。 看这里:http://phe.rockefeller.edu/L
我正在 scipy/numpy 中寻找一个优化例程,它可以解决非线性最小二乘类型问题(例如,将参数函数拟合到大型数据集),但包括边界和约束(例如,最小值和最大值)待优化参数)。目前我正在使用 mpfi
我有两个函数和一组数据。这两个函数具有相同的 x 数据和相同的参数。我想通过最适合我的数据的最小二乘法获得参数。 参数为:ex,ey,ez。 X数据为:RA,DE(比如3000点) Y数据为:dRA,
我正在使用 optimize.leastsq 来拟合数据。我想将拟合参数限制在一定范围内。使用 optimize.leastsq 时是否可以定义边界?边界在 optimize.fmin_slsqp 中
自从我参加了 Python 讲座后,我想用它来拟合我的数据。虽然我现在已经尝试了一段时间,但我仍然不知道为什么这不起作用。 我想做什么 从子文件夹(此处称为“测试”)中取出一个又一个数据文件,稍微转换
我可以从 scipy.optimize.leastsq 模块获取 RMSE 的值吗? 最佳答案 这是一个使用 leastsq 的小例子: import numpy as np import scipy
我试图解决一个小玩具问题 import numpy as np import scipy.optimize as opt def f(a): return np.array([a+.2,a-.
我是一名优秀的程序员,十分优秀!