使用nlsLM进行全局拟合
是一种非线性最小二乘法的拟合方法。nlsLM是R语言中的一个函数，用于拟合非线性模型。它基于最小二乘法原理，通过最小化残差平方和来确定模型参数的最优值。
在全局拟合中，nlsLM可以拟合各种非线性模型，包括指数、对数、幂函数等。它通过迭代的方式，不断调整模型参数，使得模型预测值与实际观测值之间的差异最小化。
nlsLM的优势在于它可以处理复杂的非线性模型，并且具有较高的拟合精度。它还可以通过设置初始参数值和约束条件来进一步优化拟合结果。
应用场景：
- 科学研究：nlsLM可以用于拟合实验数据，从而得到与实际情况相符的模型参数，进而进行科学研究和分析。
- 工程建模：nlsLM可以用于建立工程模型，通过拟合实际观测数据，得到模型参数，从而进行工程设计和优化。
- 数据分析：nlsLM可以用于分析各种非线性关系，如生物学、经济学、社会学等领域中的数据分析。
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请注意，以上推荐的产品仅作为参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行。
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我正在将一个非线性模型拟合到大量(1000条)数据曲线上。我预计模型不能拟合某些曲线，因此在查看数据集时，我希望忽略nls返回错误的少数情况并继续。基本的nls函数提供了一种通过使用nls.control传递的warnOnly=TRUE参数来实现此目的的方法。我还想尝试minpack.lm包中的nlsLM函数。但是，似乎即使nlsLM的参数列表与nls的参数列表相同，warnOnly=参数也不可用。当nlsLM遇到错误时，有没有其他方法可以避免终止？谢谢。
浏览 0提问于2015-02-12得票数 0
我使用nlsLM函数来拟合非线性回归。如何从nlsLM模型对象中提取HAT值和库克距离？
对于使用nls或nlreg函数创建的对象，我知道如何提取观察值的HAT值和库克距离，但我不知道如何使用nslLM获取它们。
有人能帮我解决这个问题吗？谢谢!
浏览 1提问于2016-02-28得票数 1
我在玩nlsLM函数，在minpack.lm库中，遇到了一些我不明白的行为。
假设当我提供一个数字向量'b‘作为输入时，下面的函数会产生输出，我想使用这个函数来拟合我的数据的非线性模型。
volEquation <- function(DBH, PHt, b){
b[1] * DBH^b[2] * PHt^b[3]
}
然而，当涉及到正确地指定初始参数值时，我已经陷入了困境。R代码如下：
library(minpack.lm)
n <- 20
x <- seq(12, 60, length.out = n)
y <- seq(22, 45, le
浏览 3提问于2015-04-22得票数 1
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问题:提前谢谢！nlsLM不适用于diff吗？我只是尝试做g*(p[i]-p[i-1])/(x[i]-x[i-1])并使用nlsLM来找到适合y的拟合参数g的值，我使用diff而没有nlsLM，如下所示，
`g*diff(df$p)/diff(df$x)`
它运作得很好：
`[1] 0.4 3.0 3.0`
但是，当我将它与nlsLM一起使用时，它不起作用，我得到以下信息：
`Error in qr(.swts * attr(rhs, "gradient")) :
dims [product 3] do not match the length of object [4]
浏览 5提问于2022-02-02得票数 0
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2回答
我想为Levenberg-Marquardt非线性最小二乘函数nls.lm (minpack.lm库)创建一个包装器，类似于nls2 (nls2库)，给出一种评估模型对观测数据的拟合的蛮力方法。
其想法是创建一系列的起始值组合，或者：
将它们传递给一个函数，然后将函数输出与观察到的数据进行比较，为每个起始值组合创建一个R^2值，并运行nls.lm拟合和其中最好的一个。
或
对所有组合运行nls.lm，并选择最佳返回的fit。
我想在没有循环的情况下这样做，并且在的启发下，我尝试使用嵌套数据格式，参数输入列表有一列，函数返回的值有一列，R^2值有一列，最适合的模型有一列，
浏览 1提问于2016-08-30得票数 2
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3回答
我希望根据公式> r²= (x-h)²+(y-k)²的圆计算半径的预测区间。圆的R半径，x，y，是高斯坐标，h，k，标记拟合圆的中心。
# data
x <- c(1,2.2,1,2.5,1.5,0.5,1.7)
y <- c(1,1,3,2.5,4,1.7,0.8)
# using nls.lm from minpack.lm (minimising the sum of squared residuals)
library(minpack.lm)
residFun <- function(par,x,y) {
res <- sqrt((x-par$h)^
浏览 2提问于2013-08-07得票数 2
我正在尝试将非线性曲线拟合到三个数据点。稍后，我将需要将此代码片段集成到一个更大的软件中，该软件将尝试自动将曲线拟合到这三个点。如下所示，我尝试以a*x^power1 + b*x^power2的形式估计曲线。我知道下面的函数满足条件0.666*x^(-0.18) - 0.016*x^0.36。但是，由于某些原因，我根本不能使用minpack.lm中的nlsLM()重现它。无论我尝试在start参数中添加什么组合，最终都会得到相同的Warning message: In nls.lm(par = start, fn = FCT, jac = jac, control = control, lo
浏览 60提问于2019-09-30得票数 3
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1回答
我在一个nlsLM中有一个for loop，因为我想尝试不同的start values来适应我的数据。我已经知道一些start values生成了这个error：singular gradient matrix at initial parameter estimates，但是我想跳过这个error，继续使用loop，用下一个start values来拟合回归。我试图将所有的for loop放在一个try和一个tryCatch块中，设置silence=TRUE，但是当singular gradient matrix at initial parameter estimates error发生时
浏览 1提问于2015-03-12得票数 1
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1回答
我之所以问这个问题，是因为我不明白为什么预测拟合函数不能与nlxb ()函数一起使用。
我一直在寻找解决这个问题的方法，但到目前为止还没有成功：
我使用dplyr对数据进行分组，并使用来自nlmrt包的nlxb使用do来适合每个组。
这是我的尝试
set.seed(12345)
set =rep(rep(c("1","2","3","4"),each=21),times=1)
time=rep(c(10,seq(100,900,100),seq(1000,10000,1000),20000),times=1)
value <
浏览 0提问于2016-05-09得票数 0
1回答
我想知道如何拟合这个模型/方程。
y~x^(-p)
来找到指数p的最佳值。
我的数据是：
y=c(1.1178329,1.0871448,1.0897010,1.0759255,1.0535190,0.8725332)
x=c(6,5,4,3,2,1)
我尝试了下面的方法
mod <- nlsLM( sigmasG ~ x^(-p),
start = c(p = 0.01) ,
trace = TRUE, lower=c(0.01) , upper=c(1))
但是输出是不变的。
It. 0, RSS = 0.0671647, Par. = 0.01
It.
浏览 2提问于2017-08-22得票数 0
1回答
Bass模型遗传算法的实现
、、、、
我试图估计Bass曲线来分析不同群体创新的扩散。到目前为止，我使用nlsLM()的minpack.lm软件包估计曲线的参数/拟合曲线。我循环遍历不同的起始值，使用以下命令对不同的起始值估计最佳匹配值：
Bass.nls <- nlsLM(cumulative_y~ M * (((P + Q)^2/P) * exp(-(P + Q) * time))/(1 + (Q/P) * exp(-(P + Q) * time))^2
, start = list(M=m_start, P= p_start, Q=q_start)
, t
浏览 1提问于2018-11-08得票数 6
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2回答
我想使用nls来拟合全局参数和特定于组的参数.下面是我发现的最接近于最小可重现性的例子(在这里找到：)
#Generate some data
d <- transform(data.frame(x=seq(0,1,len=17),
group=rep(c("A","B","B","C"),len=17)), y =
round(1/(1.4+x^ifelse(group=="A", 2.3, ifelse(group=="B",3.1, 3.5))),2))
#Fit
浏览 13提问于2022-01-10得票数 2
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2回答
我使用nlsLM {minpack.lm}来找出函数myfun的参数a和b的值，它们最适合于数据集mydata。
mydata=data.frame(x=c(0,5,9,13,17,20),y = c(0,11,20,29,38,45))
myfun=function(a,b,r,t){
prd=a*b*(1-exp(-b*r*t))
return(prd)
}
并使用nlsLM
myfit=nlsLM(y~myfun(a,b,r=2,t=x),data=mydata,start=list(a=2000,b=0.05),
lower = c(100
浏览 1提问于2017-06-18得票数 5
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我正在尝试适应我的模型y~exp((a*x1+b*x2+c)^d)+f，但我收到一个错误，因为我不确定如何从Package:minpack.lm合并mapply with nlsLM
错误：
Error in fn(par, ...) :
unused arguments (x1 = c(0.203114295490632, -0.16516023916803,
0.0870323364177826,
更多关于不同数据结构的解释：
因此对fun的第一个调用应该是：y[1,1,],x1[1,1,],x2[1,1,]：使用这些值拟合模型，并给
浏览 1提问于2015-03-09得票数 0
这是我的第一篇帖子，所以我希望我能把所有的东西都写好，谢谢你的帮助。
我正在试图拟合一条曲线，与我收集的一组原始数据相吻合。数据是乙状结肠，应该用Shae模型来解释(生物学中常用的)。在查看了这个站点上的其他示例之后，我最初尝试使用'nls‘函数来完成这个任务。但是，我收到了以下错误：
误差:初始参数估计时的奇异梯度矩阵。
随后，我尝试使用'nlsLM‘函数。正如我从这个网站上的其他问题中了解到的，这应该使用另一种算法来拟合我的模型，从而避免错误。但是，我仍然得到相同的错误：
误差:初始参数估计时的奇异梯度矩阵。
下面是我目前正在努力工作的代码：
library(
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
下面所示的R代码是一个最小的工作示例，用于复制一个我无法说我理解的错误。运行脚本应该会产生错误，Error in eval(expr, envir, enclos) : could not find function "fitModel"。在阅读了上的一两篇文章之后，我想我理解了为什么在这种情况下，"fitModel“不是在"obscureFunction”的执行环境中定义的。我通过修改“myFormula”来修正这个问题：myFormula <- "y ~ eval(fitModel(x, a), envir = environment(fitM
浏览 3提问于2015-05-07得票数 2
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我使用facet_grid命令和两个不同的拟合方程(对于Jan和5-Jun)创建了这个用18个网格绘制的图。我有两件事需要帮助：
(可能听起来很明显，但)我还没有在互联网上找到工作代码，它能提取出stat_smooth拟合的最大曲线。如果有人能展示并解释密码的含义，我将不胜感激。这是我能找到的最接近的，但我不知道它意味着什么：
gb <- ggplot_build(p1) curve_max <- p1
如何添加一条垂直线来表示每条曲线上的最大值？
绘图
plot <- ggplot(rlc2, aes(par, etr, color=mon
浏览 0提问于2019-07-25得票数 1
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2回答
极高的残差平方和
、、、
我对拟合的残差平方和有点问题。残差的平方和太高，这表明拟合不是很好。然而，从视觉上看，拥有如此高的残值看起来很好……有人能帮我知道发生了什么事吗？
我的数据：
x=c(0.017359, 0.019206, 0.020619, 0.021022, 0.021793, 0.022366, 0.025691, 0.025780, 0.026355, 0.028858, 0.029766, 0.029967, 0.030241, 0.032216, 0.033657,
0.036250, 0.039145, 0.040682, 0.042334, 0.043747, 0.044165, 0.044
浏览 13提问于2016-01-27得票数 0
我正在研究我的模特技能，并且在黑斯科尔斯工作。这样做的目的是利用当前期权价格(x)来估计波动率(b)。
当我运行nlsLM时，会得到以下错误：
Error in assign(i, data[[i]], envir = env) :
attempt to use zero-length variable name
我看不出错误在哪里，我已经从公式中删除了所有变量，并将它们替换为这个特殊情况下的数值。X和b仍然是变量。我在没有d1和d2的情况下运行了这个程序，换句话说，将每个公式的长公式放置在各自的pnorm()中，但也没有任何结果。
X是罢工价格，y是GOOG电话的价格，截止日期为12/
浏览 2提问于2014-12-13得票数 2
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1回答
我使用函数包{ nls.lm : minpack.lm}来优化水文模型的参数化。这个函数运行得很好，但我想使用另一个objective function (OF)。通常，nls.lm中的对象函数"fn“被定义为
A function that returns a vector of residuals, the sum square of which
is to be minimized. The first argument of fn must be par.
现在我想使用Nash-Sutcliff-Efficiency，它被定义为
NSE <- 1 - (sum((obs
浏览 2提问于2013-01-23得票数 3
如果我多次运行nlsLM()循环，有时由于无用的数据，Rstudio停止并显示以下错误信息：“nlsModel中的错误(公式、mf、开始、wts)：初始参数估计中的奇异梯度矩阵”
所以我知道，并不是每个数据集的fit参数都可以被估计，但我不想要的是，整个过程停止了。
如果没有任何错误，系数存储在result[x]中--所以现在我尝试了大量的目标，如果拟合不可能将NA存储在result[x]中--但是没有成功。
xx <- c(1:10)
result <- vector("numeric")
width<- vector("numeric")
浏览 0提问于2018-10-11得票数 0
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1回答
我需要一个关于如何做多个回归列的指南。我有一个数据框架，在这里，我希望得到每个列分别拟合系数。到目前为止，我只能得到一个列的结果。
到目前为止我尝试过的
可能会将结果分配给一个新变量
(model.out1 <- lm(y1~x1)) (model.out2 <- lm(y2~x2))
可能有用，但我不想写几个拟合方程，让我们说大约15和列名称每次。这不是一个优雅的解决方案。
2. using `apply` function
aa <- apply(df[4:8],2,fit_function)
fit_function <- funct
浏览 5提问于2015-08-23得票数 0
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我想使用minpack.lm包中的函数nlsLM执行非线性最小二乘估计。 我想对估计施加一个上限和一个下限，以迫使算法在特定的支持范围内找到解决方案。 大致是这样的： library(minpack.lm)
mydata <- data.frame(x=c(0,5,9,13,17,20),y = c(0,11,20,29,38,45))
myfit <- nlsLM(formula(y ~ a*x), data = mydata, start=list(a = 2.5), lower = c(a = 0), upper = c(a = 5))
summary(myfit) 我的问
浏览 58提问于2020-12-11得票数 0
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1回答
nls()的下一步？
、、、
在R中工作时，我尝试使用nls()将一些数据拟合到以下模型中： y ~ c - a * exp(-b * x) 我的数据： x <- c(8, 8, 10, 10, 10, 10, 12, 12, 12, 12, 14, 14, 14, 16, 16, 16, 18, 18, 20, 20, 20, 22, 22, 22, 24, 24, 24, 26, 26, 26, 28, 28, 30, 30, 30, 32, 32, 34, 36, 36, 38, 38, 40, 42)
y <- c(0.49, 0.49, 0.48, 0.47, 0.48, 0.47, 0.46, 0
浏览 67提问于2021-08-14得票数 3
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1回答
优化拟合系数
、、、
我正在使用minpack.lm包运行一个非线性最小二乘。
但是，对于数据中的每个组，我希望优化(最小化)拟合参数，比如类似于Python的函数。
The ()函数是用于运行优化问题的Minimizer的包装器。它接受一个目标函数(计算要最小化数组的函数)、一个参数对象和几个可选参数。
我之所以需要这样做，是因为我想在所获得的拟合参数的基础上优化拟合函数，找出适合于数据中两个组的全局拟合参数。
这是我目前分组的方法，
df <- data.frame(y=c(replicate(2,c(rnorm(10,0.18,0.01), rnorm(10,0.17,0.01))),
浏览 2提问于2017-06-20得票数 0
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1回答
很抱歉问得太久了，但我会尽量把问题弄清楚。
我试图在数据中对不同的组进行拟合，并试图得到每个组的拟合系数。
我环顾四周，却找不到完全相同的问题，却发现了一些类似的帖子，
但是，似乎拟合并不关心条件设置，所以对于不同的组，我得到了相同的拟合系数(对于我的真实数据也是如此)。
基本上，尝试做的是使用不同的拟合系数集，如果gr==a适合该组的其他适合gr==b。
我正在使用nlsLM从minpack.lm包，因为我还需要设置的起始值，以拟合厨师。
下面是我尝试过的代码：
library(minpack.lm)
set.seed(95)
df <- data.frame(gr=rep(s
浏览 1提问于2017-11-17得票数 0
3回答
我一直试图用nls函数来拟合实验数据，用一个由3个参数组成的函数来表示，比如a，b和c。但是，我想保持b和c的固定，因为我知道它们的真实值，并且只适合参数a：
nls(formula=pattern~myfunction(a, b, c), start=list(a=estimate_a), control=list(maxiter=50, tol=5e-8, warnOnly=T), algorithm="port", weights=sqrt(pattern), na.action=na.exclude, lower=0, upper=1)
但显然这行不通..。我怎么能告诉
浏览 3提问于2015-07-13得票数 2
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2回答
我的目标是拟合一个三部分(即两个断点)回归模型，使用传播的predictNLS函数进行预测，确保将节点定义为参数，但我的模型公式似乎不适用。
我使用了segmented包来估计断点位置(在NLS中用作起始值)，但我想将我的模型保持在NLS格式中，特别是nlsLM {minipack.lm}，因为我使用NLS来拟合其他类型的曲线，希望允许NLS优化节点值，有时使用可变的权重，并且需要能够轻松地计算来自propagate的Monte置信区间。虽然我非常接近于拥有正确的公式语法，但在断点附近没有得到预期的/所需的行为。段应该直接在断点处相遇(没有任何跳转)，但至少在这些数据上，我在断点得到了一个奇怪
浏览 5提问于2020-05-29得票数 1
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我正在用nls()对多个鸟类种群的数据拟合一个logistic模型(自启动；SSlogis)。我的目标是将预期的函数与数据(仅使用每个数据集的一部分)相匹配，并在图上显示关于期望的方差的度量。然后，我想拟合并绘制所观察到的函数(使用每个种群的整个数据集)，以确定所观察到的动态是否在预期的方差之内。下面是我当前编写的代码来完成这一任务：
CE.mod = nls(CE.observed ~ SSlogis(t.CattleEgret, Asym, xmid, scal))
with(collapse.data, plot(CE.time, CE.obs))
CE.ex
浏览 4提问于2013-01-15得票数 3
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我一直试图在TF Federated的联合学习图像分类笔记本教程上描述学习过程(准确性和损失)。
我看到通过修改epoch超参数，收敛速度有了很大的提高。从5，10，20等改变时期。但我也看到训练精度的大幅提高。我怀疑过拟合正在发生，尽管然后我评估了测试集的准确性仍然很高。
想知道发生了什么事。？
我的理解是，纪元参数控制每轮训练中每个客户的前进/后退道具的数量。这是正确的吗？因此，在10个客户上进行10轮培训，10个时期将是10个时期×10个客户×10轮。意识到需要更大范围的客户端等，但我预计在测试集上会看到较差的准确性。
我能做些什么来看看发生了什么。我可以使用学习曲线之类的评估检查来查看
浏览 0提问于2020-05-28得票数 1
我需要做一个适合作物/年份数据的nls (参见)。
我从这些数据开始，并使用来自常规线性模型拟合的系数作为初始参数估计。
x <- c(1979L, 1980L, 1981L, 1982L, 1983L, 1984L, 1985L, 1986L, 1987L,
1988L, 1989L, 1990L, 1991L, 1992L, 1993L, 1994L, 1997L, 1998L,
2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2012L, 2014L, 2018L)
y <- c(94.4, 100, 120.6, 97.3, 110, 110,
浏览 10提问于2020-11-24得票数 0
我正在尝试将伽玛函数的不同拟合到一些fMRI数据中。下面是我正在尝试拟合的函数： # Difference of Gamma distributions to model HRF
DiffGammas <- function(x, w, ww, a, aa, b, bb) {
y1 = w*((b^a*x^(a-1)*exp(-x*b))/gamma(a))
y2 = (1-ww)*((bb^aa*x^(aa-1)*exp(-x*bb))/gamma(aa))
y = y1-y2;
return(y)
} 下面是数据： Run t y
1 0 0.03200
浏览 65提问于2021-04-09得票数 0
我手头的问题是:我正在使用scipy curve_fit来拟合曲线()，但在许多情况下，估计这种曲线的参数指的是局部多个“局部”极小值之一，而不是“全局”最小值。考虑到curve_fit是如何设计的，这是意料之中的。不过，我真的需要我的全球最低标准。
为了找到它，我最初的预感是乘以初始起点，运行多个curve_fit实例，并选择一个拟合误差最小的实例，但在我个人的初步猜测估计中会有许多偏差(组合的数量可能很大，这将有损于性能)。
你是否碰巧知道如何进行更好、更快和/或方法更完善的方法？(他们不需要用最小二乘法，必要的话我可以做一些临时的东西)
浏览 0提问于2018-03-25得票数 3
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利用Matlab lsqcurvefit对非线性系统中的数据进行拟合，估计模型参数。
在这种拟合中，拟合在很大程度上取决于我对lsqcurvefit的最初猜测。
例如，如果我使用x0=5作为初始猜测，我将得到剩余范数为30，其中，如果我选择x0=5.2，则得到一个剩余范数为1.5。
1)剩余范数(resnorm)在Matlab中代表什么？这是平方误差之和吗？是否有一种方法可以决定resnorm的值范围是可接受的。
( 2)当合适与否在很大程度上取决于最初的猜测时，是否有办法解决这些问题？我怎么知道是否可以从不同的最初猜测中得到更好的匹配呢？
( 3)在使用lsqcurvefit时，是否需要检查
浏览 0提问于2018-04-10得票数 1
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我目前正在尝试建模并绘制一条具有较少点数的S型曲线。
>myExperiment
V1 N mean
0.1 9 0.9
1 9 0.8
10 9 0.1
5 9 0.2
我使用的是minpack.lm包中的nlsLM函数。
> nlsLM(mean2 ~ -a/(1 + exp(-b * (v1-o))))
Nonlinear regression model
model: mean2 ~ -a/(1 + exp(-b * (v1 - o)))
data: parent.frame()
a b o
-1.
浏览 8提问于2016-09-16得票数 0
2回答
给定的是几行数据格式DATA
> dput(DATA[c(1,7,20,25,26,53,89),])
structure(list(Lanes = c(3, 3, 3, 3, 3, 3, 3), N_b = c(5, 5,
5, 5, 5, 5, 5), A = c(-12, -12, -15, -9, -9, -15, -9), x.sqr =
c(1440, 1440, 2250, 810, 810, 2250, 810), e_1 = c(21.8, 21.8,
29, 14.6, 14.6, 29, 14.6), e_2 = c(9.8, 9.8, 17, 2.6, 2.
浏览 15提问于2020-09-28得票数 0
1回答
我正在执行一些非线性最小二乘曲线拟合。我遇到了全局优化工具，我想知道我是否应该一直使用它。在求助于这些高级方法之前，有什么我应该检查的吗？ 谢谢。
浏览 25提问于2021-05-01得票数 0
我是一个R新手，试图将植物光合作用的光响应曲线(饱和、曲线)拟合到专家接受的特定模型中。目标是获得Am、Rd和LCP的估计系数值。下面是我不断得到的错误：
Error in numericDeriv(form[[3L]], names(ind), env) :
Missing value or an infinity produced when evaluating the model
我已经多次改变了起始值，但仍然没有成功。帮助?提前谢谢你。下面是示例数据集。
photolrc= c(3.089753, 6.336478, 7.737142, 8.004812, 8.031599)
P
浏览 1提问于2015-10-22得票数 11
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1回答
我已经将模型中的所有层设置为使用float64，但是当拟合时，损失似乎仍然是float32 (基于我看到的四舍五入)。我想确保引擎盖下的所有处理都是双倍的。我怎么能保证呢？
浏览 3提问于2022-01-12得票数 2
我有一个函数y(x,z)，它有两个变量x，z和6个系数a，b，c，d，e，f。我有x，z的数据，假设为了测试的目的，系数的数据。使用这些数据，我计算出了我的y。 然后用x，z的数据和计算出的y对函数进行拟合，得到系数，并与测试目的函数进行比较。 import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
x = np.array([0,0.25,0.5,0.75,1]) # data of variable x
z = np.array([0,0.25,0.5,0.75,1]) # data of variable z
def func(
浏览 26提问于2019-03-04得票数 1
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我是学习深度学习的初学者。密集层是完全连接的，会导致过拟合，但为什么只对最后一层使用密集层？
浏览 6提问于2018-01-08得票数 0
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当我在一段时间内使用来自minpack.lm的minpack.lm并取得了很好的效果时，我现在面临着意外的麻烦，因为我需要提供更少的数据点来拟合质量。
在这个例子中，您可以看到一个与750个数据点相匹配，另一个数据点大约为50。
它是一个单指数拟合B(1-exp(-x*tm))+C，其中C和B是预定义的，tm是时间.
样本数据：
mxf <- structure(list(tm = c(0.604, 0.705, 0.805, 0.905, 1.005, 1.105,
1.205, 1.305, 1.405, 1.505, 1.605, 1.705, 1.805,
浏览 1提问于2016-02-02得票数 1
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当我们处理随机梯度下降时，成本函数基于单个随机训练数据进行更新。
但这一项可能会改变权重，使其对其有利，并且由于成本函数仅依赖于该项，因此成本函数可能会误导我们，因为它实际上并没有降低成本，而是过度拟合特定的条目。对于下一个条目，权重将再次更新以支持此条目。
这不会导致过度拟合吗？我该如何解决这个问题呢？
浏览 1提问于2017-11-09得票数 1
我将使用迷你批量kmeans，因为我有一个巨大的数据集，我每次输入数据集都使用partial_fit对吗？我使用它，比如说每100个数据集，它是学习累积的聚类中心还是覆盖旧的聚类中心？我对部分拟合有点困惑。
浏览 4提问于2016-12-05得票数 0
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我有一台df
df<-structure(list(x = c(97, 100, 101, 301, 302, 74, 75, 77, 78,
79, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 2, 3, 4, 5, 13, 14, 15, 16,
17, 71, 72, 157, 160, 162, 163, 164, 165, 153, 154, 155, 71,
72, 73, 74, 37, 38, 39, 40, 41, 40, 22, 23, 24, 13, 14, 15, 16,
5, 6, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80
浏览 2提问于2015-11-25得票数 0
1回答
用线性/非线性回归拟合两条曲线
、、、、
我需要用JuMP将两条曲线(它们都属于三次函数)拟合成一组点。
我已经对一条曲线进行了拟合，但我很难将2条曲线拟合到相同的数据集中。
我想，如果我能把点分布到曲线上，那么如果每个点只能使用一次，我可以像下面这样做，但它没有工作。(我知道我可以用更复杂的东西，我想保持简单。)
这是我当前代码的一部分：
# cubicFunc is a two dimensional array which accepts cubicFunc[x,degree]
@variable(m, mult1[1:4]) // 0:3 because it's cubic
@variable(m, mult2[1
浏览 4提问于2019-12-25得票数 8
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用于装配的调度系统
、、、、
我想用多个处理器并行化一个线性运算(将一个复杂的数学函数拟合到某个数据集)。
假设我的机器中有8个内核，我想要容纳1000个数据集。我期望的是某个系统将1000个数据集作为一个队列，并将它们发送到8个核心进行处理，因此它首先从1000个数据集中的前8个作为FIFO。每个数据集的拟合时间通常都不同，因此要拟合的8个数据集中的一些数据集可能比其他数据集花费的时间更长。我希望从系统中保存拟合数据集的结果，然后继续从大队列(1000个数据集)中为完成的每个线程获取新的数据集。这必须继续，直到处理完整个1000个数据集。然后我就可以继续我的程序了。
这样的系统叫什么？在C++上有这样的模型吗？
我使用O
浏览 1提问于2012-09-27得票数 2
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我使用nlsLM()来建立幂函数的模型，但是我需要在函数调用中总结我的数据，以找到合适的系数和指数。更具体地说，下面是我的模型代码的样子：
Jmod = nlsLM(value~(a)*summarise(funs(mean), (MW)^b),
start = list(a=100000, b = 1/3), data = mod_data,
upper = c(Inf,1), lower = c(0,1/5))
其中MW是我试图用来预测value的数据。MW的数据已经根据一个名为datetime的变量按月分组，所以我想取M
浏览 0提问于2018-08-08得票数 2
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我想用R中的nls拟合一个单调递增的三相线性模型。
y <- c(4.5,4.3,2.57,4.40,4.52,1.39,4.15,3.55,2.49,4.27,4.42,4.10,2.21,2.90,1.42,1.50,1.45,1.7,4.6,3.8,1.9)
x <- 1500-c(320,419,650,340,400,800,300,570,720,480,425,460,675,600,850,920,975,1022,450,520,780)
我想要一些像这样的东西
例如，在x=B1和B2上有x个断点，加上95%的置信度和预测间隔，我想使用investr包中的pre
浏览 1提问于2018-03-18得票数 0
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