作者：桂。时间：2017-03-15 21:12:18链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6556517.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 本文为拟合系列中的一部分，主要介绍拉普拉斯曲线 、瑞利曲线、对数正态曲线的拟合，并...

作者：桂。时间：2017-03-11 06:45:46链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6533840.html 声明：欢迎转载，不过记得注明出处哦~ 前言数据拟合中，最常用的两个就是曲线拟合（curvefitting）与分布拟合（distrib...

作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/更多请看：随笔分类-MATLAB作图  之前写过一篇博文，是关于一元非线性曲线拟合，自定义曲线函数。  现在用最小二乘法拟合多元函数，实现线性拟合与非线性拟合，其中非线性拟合要求自...

作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法，这次用"fitgmdist"拟合一维数据。functiondata=...

作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/用最小二乘法拟合非线性曲线，给出两种方法：(1)指定非线性函数，(2)用傅里叶函数拟合曲线clearclcxdata=[0.1732;0.1775;0.1819;0.1862;0.1905;0.1949;0.1992;0...

来自：某小皮最优化函数库Optimization优化是找到最小值或等式的数值解的问题。scipy.optimization子模块提供函数最小值，曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。 最小二乘拟合假设有一组实验数据（xi,yi），事先知道它们之间应该满足某函数关系yi=f(xi)，通过这些已知的信息，需要确定函数...

 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.family']=['sans-serif']plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']deflinear_regression(x,y):N...

 最小二乘法只适合与误差较小的情况。试想一下这种情况，假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型（比方说只有20%的数据时符合模型的）时，最小二乘法就显得力不从心了。随机抽样一致算法(RANdomSAmpleConsensus,RANSAC)。它是一种迭代的方法，用来在一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的...

作者：桂时间：2017-03-13 21:23:57链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6545162.html前言 本文主要是上一篇文章的补充，主要针对常用正态分布曲线拟合，文中内容多有借鉴他人，最后一并给出链接。 一、理论分析对于正态分布：$f...

分类数据是对事物进行分类的结果，它虽然是用数值表示，但是数值仅仅反映对象的不同特征，其大小没有意义。分类数据的结果是频数，对其进行统计分析主要利用$chi^2$分布。  $chi^2$统计量可用于测定2个分类变量之间的相关程度。用$f_o$表示观察值频数，$f_e$表示期望值频数，则$$chi^2=...

 importpandasaspdimportstatsmodels.apiassm#数据的导入data=pd.read_table("E:\python\part2\017\TRD_Index.txt",sep='')#目标数据的提取#根据行标签提取数据sh_data=data[data['Indexcd'...

最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y=φ(x)。 [原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结，希望对大家能有用]     给定数据点pi(xi,yi)，其中i=1,2,&hell...

可决系数可决系数（coefficientofdetermination）如果样本回归线对样本观测值拟合程度越好，各样本观测点与回归线靠得越近，由样本回归做出解释的离差平方和与总离差平方和越相近；反之，拟合程度越差，相差越大。可决系数的计算式：可决系数可以作为综合度量回归模型对样本观测值拟合优度的度量指标。可决系数是测定...

一、FitLine()函数原型CV_EXPORTS_WvoidfitLine(　　InputArraypoints,//待输入点集（一般为二维数组或vector点集）　　OutputArrayline,//输出点集（一个是方向向量，另一个是拟合直线上的点）（Vec4f（2d)或Vec6f(3d)的vector）　　in...

需要对数据进行函数拟合，首先画一下二维散点图，目测一下大概的分布，所谓正态分布，就是高斯分布，正态曲线是一种特殊的高斯曲线。python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线，当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的...