精华内容
下载资源
问答
  • python里面多元非线性回归有哪些方法SciPy 里面的子函数库optimize, 一般情况下可用curve_fit函数直接拟合或者leastsq做最小二乘第九句:简单的事重复做,你就是专家;重复的事用心做,你就是赢家。Python怎么实现...

    python里面多元非线性回归有哪些方法

    SciPy 里面的子函数库optimize, 一般情况下可用curve_fit函数直接拟合或者leastsq做最小二乘第九句:简单的事重复做,你就是专家;重复的事用心做,你就是赢家。

    Python怎么实现非线性的拟合小编只是个普通人,渴了会喝水,困了会想睡,痛了大概也会放手吧。

    f9c7c1e40704c0f2a12b8bd1962be609.png

    import matplotlib.pyplot as ptimport numpy as npfrom scipy.optimize import leastsqfrom pylab import *time = []counts = []for i in open('/some/folder/to/file.txt', 'r'): segs = i.split() time.append(float(segs[0])) counts.append讨厌一个人和喜欢一个人是一样的,都是不需要任何理由的

    python怎样做高斯拟合

    python怎么用线性回归拟合有一天你能够自给自足:从物质到情感到精神,你才能够与人真正的和谐亲密相处。

    请教一个多组数据点拟合的问题,需要用 Python 实现

    试试 numpy.piecewise() 或者 google 一下 piecewise liearn fitting 对 numpy 不熟悉,以小编朴素的数学知识瞎 bibi 下, 先锁定第一点 A 和最后一点 B, 然后假定加入中间的 i 点,变成 2 条线了,计算对应的方差 Di,确定第 3 个点 C=i, where 小编发誓你会活的有笑容,没人能把谁的幸福没收。

    python中用polyfit拟合出的函数怎么能直接调用?不开心,就算长生不老也没用,开心,就算只能活几天也足够!

    怎么用Python将图像边界用最小二乘法拟合成曲线

    Python 怎么用曲线拟合数据爱情是一场说走就走的旅行,也是一场说散就散的青春。

    小编有两组数据: y = [41.417, 49.077, 26.683, 42.137, 37.31, 10.022, Python中利用guiqwt进行曲线数据拟合。

    展开全文
  • Python机器学习应用本课程面向各类编程学习者,讲解当下流行的机器学习相关的技术和方法,帮助学习者利用Python语言掌握机器学习算法解决一般问题的基本能力,一窥前沿机器学习算法的奥秘。本课程介绍Python计算生态...

    Python机器学习应用

    本课程面向各类编程学习者,讲解当下流行的机器学习相关的技术和方法,帮助学习者利用Python语言掌握机器学习算法解决一般问题的基本能力,一窥前沿机器学习算法的奥秘。

    本课程介绍Python计算生态中广受欢迎的机器学习算法库scikit-learn,这些算法在工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力,被全世界各大科研院所和国际知名公司广泛采用,包括必修内容和选修内容两部分。

    必修内容包括:

    (1)理解机器学习,通过介绍机器学习的基本问题(分类、聚类、回归、降维)介绍经典算法;

    (2)Python第三方库sklearn(scikit-learn),讲解应用机器学习算法快速解决实际问题的方法。

    选修内容包括:

    (1)讲解AlphaGo背后的机器学习原理(强化学习);

    (2)游戏对战实例展示,通过实例展示自主学习的强大魅力。

    根据第三方库内容特点,课程共分6个内容模块和2个实战模块:

    模块1:机器学习基本思想与原理 vs. sklearn库

    模块2:无监督学习之聚类、算法与用例(sklearn中的K-means、DBSCAN)

    模块3:无监督学习之降维、算法与用例(sklearn中的PCA、NMF)

    模块4:监督学习之分类、算法与用例(sklearn中KNN、朴素贝叶斯、决策树)

    模块5:监督学习之回归、算法与用例(sklearn中线性回归、非线性回顾)

    模块6(实战):监督学习实现手写识别实例编写,算法对比与分析

    模块7(选修):强化学习方法、深度学习

    模块8(选修、实战):实战项目:Flappy Bird游戏智能对战

    本课程面向各类编程学习者,讲解当下流行的机器学习相关的技术和方法,帮助学习者利用Python语言掌握机器学习算法解决一般问题的基本能力,一窥前沿机器学习算法的奥秘。

    本课程介绍Python计算生态中广受欢迎的机器学习算法库scikit-learn,这些算法在工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力,被全世界各大科研院所和国际知名公司广泛采用,包括必修内容和选修内容两部分。

    必修内容包括:

    (1)理解机器学习,通过介绍机器学习的基本问题(分类、聚类、回归、降维)介绍经典算法;

    (2)Python第三方库sklearn(scikit-learn),讲解应用机器学习算法快速解决实际问题的方法。

    选修内容包括:

    (1)讲解AlphaGo背后的机器学习原理(强化学习);

    (2)游戏对战实例展示,通过实例展示自主学习的强大魅力。

    根据第三方库内容特点,课程共分6个内容模块和2个实战模块:

    模块1:机器学习基本思想与原理 vs. sklearn库

    模块2:无监督学习之聚类、算法与用例(sklearn中的K-means、DBSCAN)

    模块3:无监督学习之降维、算法与用例(sklearn中的PCA、NMF)

    模块4:监督学习之分类、算法与用例(sklearn中KNN、朴素贝叶斯、决策树)

    模块5:监督学习之回归、算法与用例(sklearn中线性回归、非线性回顾)

    模块6(实战):监督学习实现手写识别实例编写,算法对比与分析

    模块7(选修):强化学习方法、深度学习

    模块8(选修、实战):实战项目:Flappy Bird游戏智能对战

    展开

    展开全文
  • 这是一个如何使用scipy.optimize.leastsq的裸机示例: import numpy as np import scipy.optimize as optimize import ...蓝线是从数据,红线是最佳拟合曲线. plt.plot(p0,PLP,'-b',p0,PLP_fit,'-r') plt.show()

    这是一个如何使用scipy.optimize.leastsq的裸机示例:

    import numpy as np

    import scipy.optimize as optimize

    import matplotlib.pylab as plt

    def func(kd,p0,l0):

    return 0.5*(-1-((p0+l0)/kd) + np.sqrt(4*(l0/kd)+(((l0-p0)/kd)-1)**2))

    残差的平方和是我们试图最小化的kd的函数:

    def residuals(kd,p0,l0,PLP):

    return PLP - func(kd,p0,l0)

    这里我生成一些随机数据.你想在这里加载你的真实数据.

    N=1000

    kd_guess=3.5 #

    p0 = np.linspace(0,10,N)

    l0 = np.linspace(0,10,N)

    PLP = func(kd_guess,p0,l0)+(np.random.random(N)-0.5)*0.1

    kd,cov,infodict,mesg,ier = optimize.leastsq(

    residuals,kd_guess,args=(p0,l0,PLP),full_output=True,warning=True)

    print(kd)

    产生类似的东西

    3.49914274899

    这是optimize.leastsq找到的最适合的kd值.

    这里我们使用刚刚找到的kd的值生成PLP的值:

    PLP_fit=func(kd,p0,l0)

    以下是PLP与p0的关系图.蓝线是从数据,红线是最佳拟合曲线.

    plt.plot(p0,PLP,'-b',p0,PLP_fit,'-r')

    plt.show()

    展开全文
  • 生成非线性数据集前面我们介绍了Python代码实现线性回归,今天,我们来聊一聊当数据呈现非线性时,这时我们继续用线性表达式去拟合,显然效果会很差,那我们该怎么处理?继续上实例(我们的代码里用到的数据集尽量...

    生成非线性数据集

    前面我们介绍了Python代码实现线性回归,今天,我们来聊一聊当数据呈现非线性时,这时我们继续用线性表达式去拟合,显然效果会很差,那我们该怎么处理?继续上实例(我们的代码里用到的数据集尽量直接由Python生成,因此,是可以全部跑通的,有需要的同学,建议大家粘贴复现一下,多思考,多动手,才可以学的更好。)

    import numpy as np

    from matplotlib import pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签

    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

    #生成如下数据集

    a= np.arange(1,11)

    b=np.array([4500,5000,6000,8000,11000,15000,20000,30000,50000,100000])

    data = np.c_[a,b]

    #给x,y分别添加维度

    x = data[:,0,np.newaxis]

    y=data[:,1,np.newaxis]

    plt.scatter(x,y)

    plt.show()

    1、用线性回归拟合

    数据的分布如上图所示,这时候如果继续使用线性回归去拟合,这里继续使用上篇文章Python手写的类,和sklearn里面实现是一样的。

    链接: 手写算法-Python代码推广多元线性回归

    class normal():

    def __init__(self):

    pass

    def fit(self,x,y):

    m=x.shape[0]

    X = np.concatenate((np.ones((m,1)),x),axis=1)

    xMat=np.mat(X)

    yMat=yMat =np.mat(y.reshape(-1,1))

    xTx=xMat.T*xMat

    #xTx.I为xTx的逆矩阵

    ws=xTx.I*xMat.T*yMat

    return ws

    model=normal()

    w = model.fit(x,y)

    #生成2个点画图

    x_test=np.array([[1],[10]])

    y_test = w[0] + x_test * w[1]

    ax1= plt.subplot()

    ax1.plot(x_test,y_test,c='r',label='线性回归拟合线')

    ax1.scatter(x,y,c='b',label='真实分布')

    ax1.legend()

    plt.show()

    可以看出拟合的效果很差,这里如果用

    这种表达式去拟合应该会更好

    2、多项式拟合

    这里和大家介绍一个

    #生成多项式

    from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

    实现的功能是给X增加维度,具体的可以看官网或者看看我的这篇文章,里面有实现的原理解析,看一下明白了。

    链接: 代码系列-python实现PolynomialFeatures(多项式)

    我们继续用Python实现:

    def multi_feature(x,n):

    c = np.empty((x.shape[0],0)) #np.empty((3,1))并不会生成一个3行1列的空数组,np.empty((3,0))才会生成3行1列空数组

    for i in range(n+1):

    h=x**i

    c=np.c_[c,h]

    return c

    #先设置n=2

    x_1 = multi_feature(x,2)

    x_1 #输出变化后的x

    model=normal()

    #用新生成的x作为输入

    w = model.fit(x_1,y)

    报错了!!!

    LinAlgError: Singular matrix

    这个错误代表在对numpy的矩阵用np.linalg.inv方法时报错,也就是无法求逆矩阵,难道要屈服用sklearn吗?

    不行!!

    第一时间返回去看我们写的类,破案了!问题很简单,python写的类里面,我们给x添加了偏置,在这个生成的多项式x_1中,本身就有一列1,这样的话就有2列1,变成了一个非满秩矩阵,因此不需要再添加偏置,修改代码如下:

    class normal():

    def __init__(self):

    pass

    def fit(self,x,y):

    #x_1中已经生成了一列1,不需要再加偏置,因此注释掉这2列。

    #m=x.shape[0]

    #X = np.concatenate((np.ones((m,1)),x),axis=1)

    xMat=np.mat(x)

    yMat=yMat =np.mat(y.reshape(-1,1))

    xTx=xMat.T*xMat

    #xTx.I为xTx的逆矩阵

    ws=xTx.I*xMat.T*yMat

    return ws

    model=normal()

    #用新生成的x作为输入

    w = model.fit(x_1,y)

    w

    这次没有问题了。(为了检查参数是否正确,我又马上调用了sklearn来跑了一遍,先透露结论:系数没错,后面上sklearn的结果)

    画图看这次的拟合效果:

    #计算x_1的拟合效果,下面是矩阵乘法

    y_1 = np.dot(x_1,w)

    ax1= plt.subplot()

    ax1.plot(x,y_1,c='r',label='n=2时,拟合效果图')

    ax1.scatter(x,y,c='b',label='真实分布图')

    ax1.legend(prop = {'size':15}) #此参数改变标签字号的大小

    plt.show()

    效果好很多了,设置n=5

    #设置n=5

    x_2 = multi_feature(x,5)

    model=normal()

    #用新生成的x_2作为输入,重新拟合

    w = model.fit(x_2,y)

    #计算x_2的拟合效果,下面是矩阵乘法

    y_2 = np.dot(x_2,w)

    ax1= plt.subplot()

    ax1.plot(x,y_2,c='r',label='n=5时,拟合效果图')

    ax1.scatter(x,y,c='b',label='真实分布图')

    ax1.legend(prop = {'size':15}) #此参数改变标签字号的大小

    plt.show()

    已经很完美了,由于点太少,显得拟合曲线不是那么平滑,多传入一些x值,

    x_test = np.linspace(1,10,100)

    x_3 = multi_feature(x_test,5)

    #生成预测值y_3

    y_3 = np.dot(x_3,w)

    ax1= plt.subplot()

    ax1.plot(x_test,y_3,c='r',label='n=5时,拟合效果图')

    ax1.scatter(x,y,c='b',label='真实分布图')

    ax1.legend(prop = {'size':15}) #此参数改变标签字号的大小

    plt.show()

    sklearn实现,校验系数的结果

    最后附上sklearn检验系数的结果,完全一样的:

    from sklearn.linear_model import LinearRegression

    model = LinearRegression()

    model.fit(x_2, y)

    print('截距为:',model.intercept_,'\n')

    print('系数为:',model.coef_,'\n')

    print(w)

    总结

    1、这篇文章主要告诉我们,做回归模型时,要了解数据,不能上来就调用sklearn里面的线性回归包,要根据数据的分布,选择合适的算法包,有时候还要对X特征进行一些预处理工作。

    2、平时做机器学习还是调包,因为自己写的有很多不足的地方,且很难做到推广,但是,学习的过程中,还是建议多研究一下原理,这样可以走得更远。

    3、大家有什么问题需要交流,我一定知无不言,期待一起进步。

    展开全文
  • 拟合未知数量的参数在本例中,我们尝试重现一些测量数据measData。在本例中,measData由函数measuredData(x, a=.2, b=-2, c=-.8, d=.1)生成。我练习,我们可能以某种方式测量了measData,所以我们不知道数学上是如何...
  • 但最奇怪的是,当我给拟合函数一个猜测数组时,没有任何猜测的参数被修改,除了第三个(尽管它远离预期的值) . 但是我注意猜测参数的顺序 .我给你一些合适的代码 .X = 927.Z = 88.M = 5.e-15O...
  • 1. 非线性回归当出现非线性关系的时候,有多种解决方案可扩展线性回归模型以捕获这些非线性效应,包括:多项式回归:这是建模非线性关系的简单方法。它将多项式项或二次项(预测变量的平方、立方等)添...
  • 我尝试拟合最简单的线性函数,但是结果完全不正确;初始参数未经任何改变就被输出;代码如下,不太清楚错误在哪里;希望各位帮忙。 ``` import mpfit as mt import numpy as np import random import types ...
  • 回归分析可分为线性回归和非线性回归。线性回归分析相信大家都已经非常熟悉了,它主要分析有线性回归趋势的两个变量间的关系。但是在处理许多实际问题时,变量间的关系并非直线关系,例如细菌生长曲线、药物动力学、...
  • 多项式回归中,数据不太具有线性关系,因此应寻找一些非线性曲线去拟合。如下图,用一条二次曲线去拟合数据,效果更好。 对于上面的数据,原本是只有x一个特征,但是我们可以构造一个新的特征 ,即构成了二次函数。...
  • 4 基本数值算法4.3 非线性方程组4.3.1 非线性方程的特性存在性和唯一性非线性方程解存在性和唯一性的情形,要比线性方程复杂得多一个非线性方程的解,可能的情形有很多种如果f是闭区间 上的连续函数,且有 ,则在...
  • 线性回归法有一个很大的局限性,它要求假设我们的数据背后是存在线性关系的,但是在我们的实际应用场景中,有线性关系这么强的数据集相对来说还是比较少的,更多的数据之前它们具有的是非线性关系。我们使用一种非常...
  • 但是更多的数据之间具有非线性关系。因此对线性回归法进行改进,使用多项式回归法,可以对非线性数据进行处理。1 什么是多项式回归 研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法,称为多项式回归...
  • 以前都是用origin来进行拟合,但是参数...花了一下午了解了一下用Python拟合已有的函数,感觉还不错,分享出来给大家。初学Python,大神们多多包涵。# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Nov 24 14:50:56 20...
  • 此示例代码使用具有两个形状参数(a和b)和偏移项(不影响曲率)的表达式。方程为“y=1.0/(1.0+exp(-a(x-b)))+Offset”,参数值a=2.1540318329369712E-01,b=-6....该示例包含您用Python代码发布的数据,...
  • 多项式拟合一次函数import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from numpy import polyfit, poly1d %matplotlib inline x = np.linspace(-5, 5, 100) # 产生[-5,5]的100个等...
  • 但是更多的数据之间具有非线性关系。因此对线性回归法进行改进,使用多项式回归法,可以对非线性数据进行处理。0x01 什么是多项式回归 研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法,称为多项式回归...
  • 因为你想要拟合一个遵循高斯、洛伦兹等分布的数据集,你可以通过提供它们的具体方程来实现。在举个小例子:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import curve_fitimport numpy .....
  • (小小:机器学习的经典算法与应用)(小小:机器学习理论(一)KNN-k近邻算法)(小小:机器学习理论(二)简单线性回归)(小小:机器学习理论(三)多元线性回归)(小小:机器学习理论(四)线性回归中的梯度下降法)(小小...
  • 您记得学习的第一个机器学习算法是什么?对于我们大多数人(包括我自己),答案通常是线性回归。坦率地说,线性回归支撑了我们的机器学习算法阶梯,...在本文中,我们将学习多项式回归,并使用Python实现一个多项式...
  • It works fine with the test code I created but when I try to implement this on my actual data I keep getting the following error TypeError: only arrays length -1 can be converted to python scalars ...
  • John Lyon..26这个问题的公认答案提供您只需传入x和y点...注意:下面的代码已经过修改,可以进行多变量拟合,但是情节图像是早期多变量答案的一部分.import numpyimport matplotlib.pyplot as pltimport multipolyfi...
  • 个分段函数拟合到该数据集中,然后绘制结果.数据在下面以红色绘制.为了提供一些背景信息,y值表示电动机旋转x度所花费的毫秒数.我已将原始值上传到this Pastebin.我现在想分段地拟合三个函数:>多项式适合数据的...
  • python线性拟合curve_fit

    千次阅读 2019-12-27 16:36:09
    曲线拟合转化为线性拟合     非线性回归的情况太过复杂,在生产实践中也尽量避免使用这种模型。好在分类算法有很多,而且更多的是为了处理半结构化数据,所以非线性回归相关的内容只做一般了解即可。     ...
  • 本文介绍如何使用python实现多变量线性回归,文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记现在对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn)表示为:引入x0=1,则...
  • 来自烟水暖的学习笔记回归分析(Regression analysis) 回归分析... 回归分析的分类:1) 按自变量的个数,可以分为一元回归,多元回归2)按变量相关性的形状(回归线)是否为直线型,可分为线性回归,非线性回归。 ...
  • 比如z=f(x,y),给出(x,y,z)的多个数据点,然后怎么拟合出f函数,给出源码就更好了</p>
  • 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
  • 突然有个想法,利用机器学习的基本方法——线性回归方法,来学习一阶rc电路的阶跃响应,从而得到rc电路的结构特征——时间常数τ(即r*c)。回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法、正规方程,以更多的采样...
  • 前面分析了 线性最小二乘 的解法YcoFlegs:[数值计算] 数据拟合——线性最小二乘法​zhuanlan.zhihu.com现在来看另一个问题:非线性最小二乘法1. 定义首先是如何定义这里这个“非线性”。为什么前面用多项式拟合就是...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 17
收藏数 330
精华内容 132
关键字:

python非线性拟合

python 订阅