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(5539)
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沙龙
1
回答
当
初始
曲线
看起来
如此
接近
这些
点
时
,
为什么
R
函数
"
nls
“
不能
达到
收敛
?
、
、
我想用下面的
函数
来拟合下面的
点
,该
函数
的第一次猜测由直线表示: ? 但我得到了以下错误消息: Error in
nls
(y ~ A * (1 + erf(E * B * (x - C)/sqrt(2))) * dnorm(B * (x - : gradiente singularTraceback: .start = list(A = A0,
浏览 33
提问于2020-07-20
得票数 1
回答已采纳
2
回答
具有离散自变量的非线性回归
、
、
、
2)第二件事是用非线性最小二乘法(
R
中的
函数
nls
)估计参数,它基本上是用线性
函数
逼近非线性
函数
,并迭代地试图找到最佳的参数值:要为参数选择
初始
值(开始),我尝试选择
接近
预期最终解决方案的
初始
值。:1
达到
收敛
容限: 2.58e-08 3)最后,通过sum
浏览 0
提问于2018-02-02
得票数 1
1
回答
使用OpenGL渲染3D对象(.obj文件)
时
闪烁
、
、
、
、
当
尝试使用OpenGL (和GLFW库)渲染3D对象
时
,模型经历了大量的闪烁。我正在使用我自己编写的库读取.obj文件。下面是我的渲染
函数
:不幸的是,为了理解面和顶点是如何输入的,我必须提供我的所有代码,
这些
代码都是链接的:压缩代码以及可执行文件和示例.obj: 我正在使用来自的.obj文件来测试程序。它只接受一个空格,
不能
超过这个。
浏览 2
提问于2011-10-21
得票数 3
回答已采纳
2
回答
即使有适当的参数,scipy.optimize curve_fit()也不会
收敛
、
我很难找到高斯
曲线
拟合的参数。A= 4821416C= 30.51661我得到了"RuntimeError:优化参数
浏览 92
提问于2022-11-03
得票数 0
3
回答
对称的,小提琴图一样的直方图?
、
这
看起来
像是一张带有阶梯状边缘的小提琴图。 我喜欢在网格中做到这一
点
,并且不介意自定义面板
函数
等,但我很乐意使用base
R
图形甚至ggplot2。(我
为什么
要这样做?我认为,
当
数据是离散的,并且出现在几个5-50等间距的数值
时
,它可能是小提琴图的有用替代品。然后,每个bin代表一个
点
。当然,我可以只生成一个正常的直方图。在这种情况下,对称直方图可能比小提琴
曲线
图提供更多信息。( beanplot可能是我刚才描述的另一种选择,尽管实际
浏览 3
提问于2013-04-06
得票数 9
回答已采纳
2
回答
如何在bugs模型中测试
收敛
性?
、
、
、
我想用plot()命令解释bugs模型中的
收敛
。输出示例如下图所示 我不确定我是否能很好地阅读这个输出,感谢所有人:)
浏览 10
提问于2016-01-28
得票数 0
2
回答
什么时候选择
nls
()而不是loess()?
、
看起来
loess()可以使用:plot(x,y)这个问题在我打字和研究的过程中不断演变。一开始,我想要一个简单的
函数
来拟合
曲线
数据(我对数据一无所知),并希望了解如何使用
nls
()或optim()来实现这一
点
。在我发现的类似问题中,似乎每个人都在暗示这一
点
。所以,现在我的问题是,
为什么
有人会选择使用
nls
或optim而不是loess (或smooth.spline)?或者
nls<
浏览 2
提问于2011-09-26
得票数 11
回答已采纳
2
回答
根据与另一个
点
的距离在bezier
曲线
上查找点
、
、
、
因此,我有一条3D三次bezier
曲线
,并在
曲线
的任何位置找到一个起点,需要在
曲线
下方找到第二个
点
,该
点
离第一个
点
有特定的世界空间距离(而不是弧长距离)。另一个问题是,如果第二个点到达
曲线
的末端,但仍然不在期望的世界空间距离,在这种情况下,我希望它沿着切线继续,直到
达到
距离。 有什么想法吗?
浏览 1
提问于2010-09-10
得票数 5
回答已采纳
5
回答
线性回归中的梯度下降
、
、
、
我正在尝试计算theta0和theta1的值,以便使成本
函数
最小。我正在使用梯度下降来找出值-while(repeat until convergence) calculate theta0 and theta1 simultaneously.在
收敛
之前
浏览 7
提问于2014-01-11
得票数 2
2
回答
ReLU
函数
如何导致
收敛
?
、
、
但是,在ReLU
函数
的激活中,梯度将是恒定的,并且不会随着输入的变化而改变。 我不清楚这将如何最终导致趋同。如果你能用数学推导来解释这一
点
,我将不胜感激。谢谢
浏览 0
提问于2021-07-23
得票数 1
2
回答
在
R
中使用
nls
重新创建研究
、
我正在学习如何在
R
中使用
nls
函数
,并且遇到了一些问题。目前,我只是试图重现一篇研究论文中的
曲线
。该模型拟合了1987年股市崩盘前的股市走势
曲线
。我定义了一个
函数
func,如下所示: a+b*log(tc-t)我这样调用
nls
:2 1/5/82 865
浏览 0
提问于2013-12-30
得票数 2
2
回答
为什么
我
不能
使用scipy.optimize.curve_fit来适应这个数据的乙状结肠
函数
?
、
、
使用下面的代码,我无法将sigmoid
函数
与我的数据集相匹配。但是,如果我在下面的代码中添加一个偏移量t = x + 50 -x0,它就很适合了。 x0不应该负责试衣吗?
浏览 1
提问于2015-01-26
得票数 1
5
回答
最小化两个数据集之间的插值误差
、
、
、
当
发生这种情况
时
,我们在不同的和不可预测的时间采样值,我们也在两个数据集之间交替采样,用红色和蓝色表示。 有没有人能提出另一种策略或插值方法来提供更大的平滑度(可能是通过使用每个
浏览 0
提问于2010-11-30
得票数 4
回答已采纳
1
回答
带有
nls
的奇异梯度误差;我如何知道它是代码还是数据?
、
但是,我认为我在这种情况下使用SSasymp是错误的,因为它将不正确的
曲线
拟合到数据中,而这正是我能够适应model1的情况。我认为这是因为我混淆了关于a,b和c (?)的
R
。我读过,
当
使用SSasymp: B是‘水平渐近线(a) -the响应时,x是0’,而c是速率常数。model3<-with(curve1,
nls
(Flux~SS
浏览 1
提问于2015-08-19
得票数 2
回答已采纳
3
回答
拟合
R
中的非线性Langmuir等温线
、
、
、
我想对
R
中下列数据拟合等温线模型,最简单的等温线模型是这里给出的Langmuir模型,。下面给出了我的MWE,它会抛出错误。我想知道是否有关于等温线模型的
R
包。10, 30, 50, 70, 100, 125)Data <- data.frame(X, Y) LangIMfm2 <-
nls
formula = Y ~ Q*b*X/(1+b*X), data = Data, start = list(Q = 1, b = 0.5), al
浏览 4
提问于2015-03-06
得票数 3
回答已采纳
1
回答
带积分
函数
的python拟合
曲线
、
、
、
PyQt5:程序在试图调用
函数
时
挂起。有什么问题吗?
浏览 5
提问于2021-12-08
得票数 0
1
回答
Oracle12: lpad
函数
不将2个字节字符管理为Oracle11
、
、
、
、
我面临一个非常奇怪的问题,Oracle 12c没有将2个字节字符管理为Oracle 11g,这导致了一些像LPAD这样的
函数
出现问题。我们有两个数据库,一个11g和一个12c,具有相同的
NLS
参数,但
当
11g在像LPAD这样的
函数
中将西里尔字符管理为1字节时,12c将它们管理为2个字节,从而导致问题:如果我们需要一个值来
达到
40个字符的长度,那么它中的每个西里尔字符在被填充
时
都将被计算为2个字节,但将显示为1个字符,这意味着5个LPADded到40的西里尔字符实际上将生成一个长度为35的
浏览 1
提问于2020-11-29
得票数 3
1
回答
curve_fit
不能
很好地工作
、
、
100)plt.plot(xt, yt, '
r
'
浏览 0
提问于2017-12-26
得票数 1
回答已采纳
2
回答
为什么
特征缩放会提高梯度下降的
收敛
速度?
、
、
这是因为θ在小范围内下降很快,在大范围范围内缓慢下降,因此
当
变量非常不均匀
时
,会低效率地振荡到最优。对于线性回归,从方程a_{n+1}=a_n-\alpha\nabla F(a_n)中,我不太清楚
为什么
大范围变量的
收敛
速度较慢,或者如何/
为什么
会发生振荡。
浏览 0
提问于2019-07-14
得票数 6
1
回答
F-测度推导(精度和召回的调和均值)
、
、
=1/(\beta^2+1)$和据说,这个条件背后的动机是在Ew.
r
.t的梯度
点
。P和
R
是相等的,
R
与P的比值应该是期望的比率$\beta$。据我所知,这一条件将证明用户愿意用提高精度来换取同样的召回损失。但我不明白
为什么
这两个偏导数的等式对应于
这些
假设。我宁愿理解
当
一个偏导数等于另一个偏导数乘以-1。有人能解释我
为什么
想要的条件(用词表示的条
浏览 0
提问于2018-05-23
得票数 6
回答已采纳
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