curve-fitting

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私は点の配列を持ち、各点はxとyで構成され、xはタイムスタンプであり、yは実際のデータです。私はJavascriptで時系列プロットを作成しました。データをカーブフィットして曲線を描きたいと思います。これを達成する手助けができますか？ポイントのマイリスト： {fltX: 0, fltY: 55.932203389830505} {fltX: 1.8237082066869301,

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matlabを使用して逆平方法を使用して値を予測する方法

フロア用のWi-Fiルーターの値があります。今私はいくつかの既知の点でいくつかの値を予測する逆平方法を使用してこれらの値を補間しようとしており、得られた値と実際の値と比較したい。私はMatlabを使用していますが、どのように関数を書くことができますか？

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Python RandomForest sk-learn：数時間立ち往生していますが、何が起こっていますか？

大きな入力ベクトルがあります。現在、数時間はcalibrated_clf.fit(x_train, y_train)になっています。私はプログラムが死んでいるのかどうか分からない。 calibrated_clf.fit(x_train, y_train)関数呼び出しの中で実行中に、何らかの進捗状況をどのように出力するのですか？ clf = ensemble.RandomForestClassifi

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指数データのためのlmfitはリニア関数を返します

私は曲線にミューオンのライフタイムデータをフィッティングして、lmfit関数を使って平均寿命を抽出しています。私が使用している一般的なプロセスは、ヒストグラム関数を使用して13,000データポイントを10個のビンにビンし、各ビン内のカウントの平方根で不確実性を計算します（指数関数モデルです）。手段と不確実性に沿ったベストフィット。しかし、model.fit（）メソッドの出力をグラフ化すると、このグ

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Pythonでビン形式の対数正規データをフィッティング

私は、パーセンテージの分数で配列された粒度分布データの範囲を持っています。 I「は何によって判断すると、私はPythonの stats.lognorm.fit機能を使用して行うことを計画している、対数正規分布にこのデータをフィットする必要があるが、これは変量ではなく、ビニングデータの配列として入力を期待しているようだ size % 6.68 0.05 9.92 1.15 etc. ve

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スプラインの派生物：scipy splev

splevをscipyで使用して、いくつかの点でスプラインの派生を見つけようとしています。 import numpy as np from scipy.interpolate import splprep, splev import matplotlib.pyplot as plt # function to normalize each row def normalized(a, ax

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既知の終点を使ったベジェ曲線近似

既知の終点（p0とp3）とノイズの多い2次元データのベジェ曲線をフィットさせたい。これは、従来の4点ベジェ曲線適合よりも簡単な問題のように思えますが、わかりにくいです。誰かが、制御点p1とp2の最適な値を見つけるために既存のコードまたはアルゴリズムを指摘できますか？編集：私はベジェ曲線に合うようにしようとしている点をマウスで描いた曲線から来ている（ペイントブラシで何かを描く、記録されたポイント

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Pythonカーブフィッティング最適化GUI

私はプログラミングは初めてですが、カーブフィッティングのGUIを作成しようとしているPythonでプロジェクトを実行する必要があります。私の入力はデータポイントとフィッティングすべき関数です。フィッティングの方法は、例えば、GUIにおける最小二乗法または他のフィッティング法で選択可能であることが示唆される。私の問題は、使用するいくつかのパッケージをインストールするときにまともなリソースが見つかった

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用量レスポンス - グローバルカーブフィッティングR

以下の用量応答データがあり、用量応答モデルとグローバルフィット曲線をプロットすることを希望します。 [xdata =薬物濃度; ydata（0-5）=薬物の異なる濃度における応答値]。私はStd Curveを問題なくプロットしました。 STDカーブデータのフィット： df <- data.frame(xdata = c(1000.00,300.00,100.00,30.00,10.00,3.00,