least-squares

7熱

2答えて

Python statsmodels OLS：学習したモデルをファイルに保存する方法

hereのように、Pythonのstatsmodelsライブラリを使って普通の最小二乗モデルを学習しようとしています。 sm.OLS.fit（）は学習モデルを返します。それをファイルに保存してリロードする方法はありますか？私の訓練データは膨大で、モデルを学ぶには約半分かかります。 OLSモデルにセーブ/ロード機能が存在するかどうかは疑問でした。モデルオブジェクトでrepr()メソッドを試しました

5熱

1答えて

Vowpal Wabbitでの普通最小二乗回帰

Vowpal Wabbitで一般最小二乗回帰を実行した人は誰ですか？私はそれが正確な解と同じ解を返すことを確認しようとしています。つまり、を最小化するために、を選択すると、||y - X a||_2 + ||Ra||_2（Rは正則化です）という答えが得られます。 a = (X^T X + R^T R)^(-1) X^T yこのタイプの回帰を行うには、numpy pythonで約5行が必要です。 V

6熱

2答えて

Python/Scipy - optimize.creve_fitのシグマをoptimize.leastsqに実装する

ロジスティックモデルを使用してデータポイントにフィットしています。時々ydataエラーのあるデータがあるので、最初にcurve_fitとsigma引数を使用して、個々の標準偏差をフィットに含めました。私はcurve_fitが提供できなかったいくつかの適合度推定が必要なので、leastsqに切り替えました。すべてうまくいきますが、今は "シグマ"がcurve_fitで行うように、最小二乗の重みをつ

0熱

1答えて

最小平方法：正規方程式対svd

私は線形回帰のために私自身のコードを書こうとしました。普通の方程式beta = inv(X'X)X'Yに従いました。しかし、平方誤差はのlstsq関数よりもはるかに大きくなります。 SVDメソッド（lstsqが使用する）が正規方程式よりも正確である理由は誰にも分かりますか？ありがとうございました

6熱

2答えて

二重等高線と二次誤差関数

私は、私の目的のために二重輪郭線が必要であることを知るために、マーチングキューブ、デュアルマーチングキューブ、適応マーチングキューブをC＃で実装しました。私は二重輪郭線に関するすべての作業を読みましたが、二重輪郭線自体のコアを除いて、二次輪郭関数（QEF）を最小限に抑えています。今は、その単一の頂点（3〜6辺）を共有するすべてのedgePoint間の平均を見つけるだけで内部ボクセルの頂点位置を

0熱

1答えて

最小二乗カーネル分類器の実装

フィーチャ長dのN個のサンプルを持つデータセットに対して最小二乗カーネル分類子を実装するために使用する必要がある方程式を見つけようとしています。私はカーネル方程式k（x_i、x_j）を持っており、将来データを分類するために使用される長さ-dベクトルを得るためにそれをpugする方程式が必要です。私がどこを探しているかにかかわらず、私が探しているものをほとんど私に与えるような数十のパワーポイントとpd

2熱

2答えて

Pythonのモデルに2Dモデルをフィットする

Pythonで画像を持つモデル（ここでは2Dガウスですが、それは別のものかもしれません）に合わせたいと思います。使用しようとしていますscipy.optimize.curve_fit私はいくつか質問があります。下記参照。は、いくつかの機能で始まるのをしてみましょう： import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit from s

0熱

1答えて

Matlabでグラディエントとインターセプトポイントを見つける

"最小二乗法"を使ってMatlabのログログプロットからインターセプトポイントを見つけるのに問題があります。私はMATLABで次があります。 a=[69.5;94.5;128.5]; b=[11.12;10.21;9.34]; loglog(a,b) C=polyfit(log(a),log(b),1) 私の目標は、両対数グラフで直線の傾きを求めることである、と交点を見つけるカントー。

1熱

1答えて

Python：optimize.leastsq。 ValueError：複数の要素を含む配列の真理値はあいまいです

最後の行を除くすべてが動作します。私の目標は、カイ2乗検定による最良適合を計算することです。 leastsq関数のアプリケーションに何か問題があります。 z、d、およびd_errは、与えられた同じ長さの配列です（実験データ）。 def df(z,omega_m,omega_l): return 1/(np.sqrt(omega_m*(1+z)**3+(1-omega_m-omega_l

5熱

1答えて

Pythonの最小二乗法

私はデータの2つのリストを持っています.1つはxの値を持ち、もう1つは対応するyの値を持っています。どのようにしてベストフィットを見つけることができますか？私はscipy.optimize.leastsqと混乱を試みたが、私はちょうどそれを得るように見えない。すべてのヘルプは非常に私は最小二乗多項式フィットを実行する、numpy.polyfitを使用する方が簡単だと思う