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SVDが最小二乗問題に適用されるのはなぜですか？そして、それは、この次のとおりです。撮影した残差の派生だった、それはの投影を取るためにそのグラフにアイデアである理由そして、ここに私は理解していませんエラーを最小限に抑えるためにy？ここで

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行列乗算を使用してRの断面回帰の問題を遭遇しました。統計の経験が限られているRの新機能は、これを自分で解決することができませんでした。何か助けていただきありがとうございます。私は時間= tの値と時間= t + 1の "ペイオフ"を比較する回帰ベースの最適化ループを持っています。待機の報酬は、根本的なリスクファクター（価格）で後退している。根本的なリスク要因は、ドリフトを伴う幾何学的ブラウン運動に

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PythonとPandasの違いの相違点

PythonとPandasを使用してDifference in Differences（パネルデータと固定効果のある）解析を実行しようとしています。私は経済学の背景がなく、私はデータをフィルタリングし、私が言われた方法を実行しようとしています。しかし、私の知る限り学ぶことができるよう、私は基本的なデフ・イン・差分モデルは次のようになりますことを理解：すなわち、私は多変量モデルを扱っています。こ

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最小二乗法で円に合わせる

こんにちは私は、このコードを書いたポイントが多かった最小四角形のmethhodで円を探したいのですが、それは動作していないし、エラーメッセージも表示されません（私のコードはFittingCircle I私の機能（FittingCircle）が間違っていると思います。しかし、私はおかげで）私のエラーを見つけることができませんあなたのadanced #include <iostream> #in

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サークルのための最小二乗C++

に私はこのçember方程式を見つける必要がありますし、私は、このための4つのコードを書いたが、彼らは半分のコード完了していない（私は:(それを完了カント）私が書いたすべてのファーストこれらの黒色点を見つけるためのコードは、座標： Mat img=imread("n.jpg"); Mat thresh; threshold(img,thresh,150,500,THRESH_BINARY_I

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ceres solver resultから異常値を取り出す方法は？

Features2D + Homography to find a known objectと同様の方法で画像を比較しようとしましたが、findHomography()の代わりにfindAffine()機能を使用してください。私は、外れ値を考慮して最適なアフィン行列を得るためにCeres Solverを使用します。 double translation[] = {0, 0}; doub

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$ \ lambda = 0 $のLASSOとOLSは異なる結果を出力します。

LASSOはOLS適合と同じ（または非常に似た）係数見積もりをもたらすためにペナルティなし（$ \ lambda = 0 $） OLSは、フィットのためしかし、ノーペナルティとLASSOフィット用 glmnet(x, y , alpha=1, lambda=0)と lm(y ~ x)に同じデータ（x、y）を入れR内の異なる係数の推定値を得ます。なぜですか？

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最小自乗フィッティングのためのCython/numpyと純粋なnumpy

学校でのT.Aは、最小二乗フィッティングアルゴリズムの例としてこのコードを私に示しました。 import numpy as np #return the coefficients (a0,..aN) of the fit y=a0+a1*x+..an*x^n #with associated sigma dy #x,y,dy are all np.arrays with dtype= np.

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Pythonでの連続ベクトル減算または「減算畳み込み」？

まず、質問の不明瞭なタイトルについてお詫び申し上げます。理由は私が仕事場での数学的プロセスを特定できなかったからです。ここでは、一言で言えば状況です：私は長さの異なる2つのベクトルf1とf2を、持っています。 f1とf2の間の最小二乗距離を計算したいと思います。ここでは、（4メガバイトのファイルから生成された）、しかし、私は進んでどのように大規模なベクトルF1に起因する import num

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Scipyの複素数の最小値

私は複素数でscipy.optimize.leastsqを使用しようとしています。私はすでにこれについていくつかの質問があることを知っていますが、私はまだ複雑な数から実数へのキャストに不平を言う私の簡単な例を得ることができません。私はそれをしなかった場合権利を解決するには、以下のx=[1+1j,2j]次のようになります。 import numpy as np from scipy.optimi