Tag: data-fitting

Ich habe versucht, passen eine Funktion, um einige Daten für eine Weile mit scipy.optimize.curve_fit aber ich habe echte Schwierigkeiten. Ich kann wirklich keinen Grund sehen, warum dies nicht funktionieren würde. # encoding: utf-8 from __future__ import (print_function,

Ich habe einen großen Satz von x-Daten und eine große Menge von y-Daten in form einer Reihe von unregelmäßigen Lorentz-peaks. Ich versuche, mit der eingebauten matlab-Funktion " lsqcurvefit X = lsqcurvefit(FUN,X0,XDATA,YDATA) Ich weiß, was X0, XDATA, YDATA

Habe ich eine Reihe von Punkten pts die form einer Schleife und es sieht wie folgt aus: Dies ist etwas ähnlich wie Eins und dreißig Millionen zwei hundert drei und vierzig tausend zwei, aber anstatt Punkte in

Wie man eine Passform mit Daten wie diesen: x y deltax delta-y, ich habe zu tun, einen linearen fit gewichtet, um die Fehler in beiden Achsen, was ist die genaue syntax ? fit f (x) "file.txt" u1:2:3:4

Ich bin mit Keras mit einem Tensorflow backend in Python. Um genauer zu sein tensorflow 1.2.1 und seine build-in contrib.keras lib. Ich will das fit_generator-Method einer Sequentiellen Modell-Objekt, aber ich bin verwirrt mit dem, was ich sollte

Ich habe einen Datensatz von sklearn und ich aufgetragen, die Verteilung der load_diabetes.target Daten (D. H. die Werte der regression, dass die load_diabetes.data werden verwendet, um vorherzusagen). Ich benutzt, weil es hat die geringste Anzahl von Variablen/Parametern

Ich habe versucht, passen eine exponentielle zu einigen Daten für eine Weile mit scipy.optimieren.curve_fit aber ich habe echte Schwierigkeiten. Ich kann wirklich keinen Grund sehen, warum dies nicht funktionieren würde, aber es gerade produziert eine Meerenge Linie,

Lassen Sie mich zunächst sagen, dass das, was ich bekommen kann nicht sein, was erwarte ich, und vielleicht kann man mir hier helfen. Ich habe folgende Daten: >>> x array([ 3.08, 3.1 , 3.12, 3.14, 3.16, 3.18,