我正在尝试开发一个应用程序来计算与excel相同的趋势线，但适用于更大的数据集。但我找不到任何计算此类回归的Java库。对于linera模型，我使用ApacheCommons数学，对于另一个模型，MichaelThomasFlanagan提供了一个很棒的数值库，但自1月以来它不再可用:http://www.ee.ucl.ac.uk/~mflanaga/java/你知道任何其他库、代码存储库来计算java中的这些回归吗？最好的， 最佳答案 由于它们都基于线性拟合，因此OLSMultipleLinearRegression是线性、多项式
我有一个数据数组，维度为(N,3)一些整数N，它指定了3D空间中粒子的轨迹，即每一行entry是粒子的(x,y,z)坐标。该轨迹平滑且简单，我希望能够将多项式拟合到该数据。我可以使用np.polyfit仅使用(x,y)坐标来做到这一点:importnumpyasnp#Loadthedatasome_file='import_file.txt'data=np.loadtxt(some_file)x=data[:,0]y=data[:,1]#Fita4thorderpolynomialfit=np.polyfit(x,y,4)这给了我多项式的系数，没问题。我如何将其扩展到我想要一个描述x,
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中实现，但我更愿意使用optimize.leastsq。 最佳答案 我认为处理边界的标准方法是在参数超过边界时使要最小化的函数(残差)非常大。importscipy.optimizeasoptimizedefresiduals(p,x,y):ifwithin_bounds(p):returny-model(p,x)else:return1e6p,co
这个问题在这里已经有了答案:Usingsklearncross_val_scoreandkfoldstofitandhelppredictmodel(1个回答)关闭11个月前。社区在11个月前审查了是否重新打开这个问题，然后将其关闭:原始关闭原因未解决我在python中创建了以下函数:defcross_validate(algorithms,data,labels,cv=4,n_jobs=-1):print"Crossvalidationusing:"foralg,predictorsinalgorithms:printalgprint#Computetheaccuracyscoref
这是对数刻度的网络IP频率排名图。完成这部分后，我尝试使用Python2.7在对数对数尺度上绘制最佳拟合线。我必须使用matplotlib的“symlog”轴刻度，否则某些值无法正确显示并且某些值会被隐藏。我正在绘制的数据的X值是URL，Y值是URL的相应频率。我的数据是这样的:'http://www.bing.com/search?q=d2l&src=IE-TopResult&FORM=IETR02&conversationid=1230.00052210688591'`http://library.uc.ca/1184.57782298326e-05``http://www.bin
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。这个问题似乎是题外话，因为它缺乏足够的信息来诊断问题。更详细地描述您的问题或includeaminimalexample在问题本身。关闭8年前。Improvethisquestion我有一个样本数据，我想获得最佳拟合分布。我有几个链接表明我可以从scipy.stats导入分布，但是我事先并不知道数据的类型。我想要类似于MATLAB中的allfitdist()的东西，它试图将数据拟合到大约20个分布并返回最佳拟合。allfitdist()链接:http://www.mathworks.in/matlab
我已经通读了有关此模块(和Scipy文档)的现有帖子，但我仍然不清楚如何使用Scipy的kstest模块在您拥有数据集和可调用函数。我要测试我的数据的PDF不是标准的scipy.stats发行版之一，所以我不能只使用类似的东西来调用它:kstest(mydata,'norm')其中mydata是一个Numpy数组。相反，我想做类似的事情:kstest(mydata,myfunc)其中“myfunc”是可调用函数。这不起作用——这不足为奇，因为kstest无法知道“mydata”数组的横坐标是什么，以便使用“myfunc”生成相应的理论频率。假设“mydata”中的频率对应于随机变量的值
我目前在尝试用我的训练数据拟合我的GRU模型时遇到了一个问题。快速浏览StackOverflow后，我发现这篇文章与我的问题非常相似:SimplestLstmtrainingwithKerasio我自己的模型如下:nn=Sequential()nn.add(Embedding(input_size,hidden_size))nn.add(GRU(hidden_size_2,return_sequences=False))nn.add(Dropout(0.2))nn.add(Dense(output_size))nn.add(Activation('linear'))nn.compile
我正在尝试使用代表7个特征和7个标签的数值float据来拟合TensorForestEstimator模型。也就是说，features和labels的形状都是(484876,7)。我在ForestHParams中适本地设置了num_classes=7和num_features=7。数据格式如下:f1f2f3f4f5f6f7l1l2l3l4l5l6l739000.0120.065.01000.025.00.693.9439000.039959.042099.046153.049969.054127.055911.032000.0185.065.01000.075.00.462.19320
我有一个非线性模型拟合，如下所示:深色实线为模型拟合，灰色部分为原始数据。问题的简短版本:如何获得此模型拟合的可能性，以便执行对数似然比检验？假设残差服从正态分布。我对统计学比较陌生，目前的想法是:得到曲线拟合的残差，并计算残差的方差；使用这个等式并将残差的方差代入sigma-squared，x_i作为实验，mu作为模型拟合；计算对数似然比。谁能帮我解决这两个完整版的问题？我的方法正确吗？(我想是的，但如果能确定一下就太好了!)python/scipy/statsmodels中是否有任何现成的函数可以帮我做这件事？ 最佳答案 你的似
