least-squares

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私はscipy.optimize.minimize関数を使用して、制約付き最適化問題を解決するために、5つのパラメータ（params）を使用しています。私のスクリプトをPythonでデバッグすると、最適なパラメータは5- ナノ要素のベクトルを返しました。何か案は？ from scipy.optimize import minimize xdata = np.arange(0, 17.5, 0.

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2つの変数（異なる次元）の非線形最小二乗最小化（

）私は2つの変数kとTの関数を持っています。複数の（k、T）偶数の関数の値を持っている場合。しかし、私はそれぞれに同じ金額を持っていません。例えば、I 2 T 3 kにおける関数fの値を知っている： F(k1,T1) = f1 F(k1,T2) = f2 F(k2,T1) = f3 F(k2,T2) = f4 F(k3,T1) = f5 F(k3,T2) = f6 Iはまた、関数

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非負最小二乗問題を解く "xA = b"

"xA = b"の非負最小二乗解を求めたい。私はPython、MatlabまたはRの答えがうれしいです Aは6 * 10の行列で、bは8192 * 10の行列です。 Pythonではleast_squaresとnnls、Matlabではlsqnonnegといういくつかの関数が見つかりました。 nnlsおよびlsqnonnegは、Ax=bの場合にのみ使用されます。 least_squaresの私の

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lsqnonlinを使用してすべての反復中に関数値の進化をプロットする

私はlsqnonlinを私の最適化ルーチンとして使用しています。すべての以前の値を表示しながら各反復でコスト関数をプロットする必要があります。だから私はthisのようなものを見せたい：しかし、lsqnonlinを使用して、私は唯一の現在の繰り返しで、コスト関数の値をプロットすることができました。 options = optimset('TolFun', 1e-5, 'TolX',1e-5,

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Octaveでロバストな最小二乗

Octaveを使用してclassical Prony's method（またはPronyの分析による場合もあります）をプログラミングしています。スクリプトは、次のようなテスト信号にはかなりうまく動作： t = 1:600; sig = exp(-0.01*t).*cos(0.1*t); が、ノイズの少量が添加されたときに完全に崩壊： sig = sig + 0.001*rand(size(s

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最小二乗フィット2Dライン

は、私はそうのような行を見つけるためにnumpyのを使用することができます実現： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.array([1,2,3,4,6,7]) b = np.array([5,4,3,2,-2,-1]) k,m = np.polyfit(a,b,1) plt.scatter(a,b) plt

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このscipy最小二乗最適化ルーチンでウェイトを適用するにはどうすればよいですか？

私はいくつかの（x、y）データ点を通って最良のフィットラインを見つけるために一般化最小二乗適合をしようとしています。私はscipyでこれを行うことができましたが、私は体重を加えるのに問題があります。元のフィットの残差からウェイトを取得し、ウェイトを使って最小二乗法で再フィットを試みたいと思います。ウェイトは残差の逆数でなければなりませんが、-1 < residuals < 1以降であり、これは一例

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データのランダムサブセットからのブートストラップ回帰係数

IsoplotRパッケージのyorkfit（）関数を使用して、2つの変数の回帰較正を実行しようとしています。このモデルからブートストラップされた勾配係数の信頼区間を推定したいと思います。しかし、以下の典型的なブートストラップ方法を使用する代わりに、一度に75％のデータ（無作為に選択されたもの）に対してのみ反復を実行したいと思います。 library(boot) library(IsoplotR)

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Matlabプロファイラ：optimoptions（）はlsqnonlin（）とほぼ同じ時間をとります

lsqnonlin（）を1000回呼び出すコードを実行しています。私はコードをプロファイリングし、optimoptions（）が約40％の時間を費やしていることを発見しました。代わりにopt1 = optimotpions（）を1回設定し、opt1を引数としてlsqnonlin（）を実行する関数に渡し、パフォーマンスの向上が見られました。 longoptimoptions（）を長く取っているのは何

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lmfitを使用してポイントの雲に3Dラインをフィットさせる場合のウェイトの追加

次のコードを使用して3Dポイントのクラウドに3Dラインをフィットさせています。最小二乗法を使用して、lmfitを最小化しています。私はが異なる点に重みを追加する必要がありますが、配列（およびないスカラー）の出力を距離を使用するときにどのように行うのか分かりません。スカラーを使用するときの問題は、配列を使用するときほど良くないことです。私はより多くの変数のために仮定します。質問がありますか？ア