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  • 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。

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  • 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...

    这是我的问题:我有实验数据以适应模型 . 为此,我使用了scipy中的curve_fit . 该脚本没有任何错误或警告,但没有给出令人满意的结果(它给了我一条准线而不是两个洛伦兹形图) .

    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-15

    O1 = 92975.

    O2 = 93570.

    bm = np.arctan2(Z,X)

    P0 = 0.

    T = np.pi/2.

    TM = np.pi/3.

    G = 20.

    File ="Data.txt"

    open(File, "rb")

    dat = np.loadtxt(File)

    O = dat[:,1]

    D = np.sqrt(1./20. *10**(dat[:,7]/10.)*1/((X**2+Z**2)*10**(6)))

    def model(W,o1,o2,p0,t,tm,g):

    DB = np.abs((1./M)*(np.cos(bm-tm)*(p0*np.cos(t-tm)/(o1**2-W**2-1.j*g*W))+np.sin(bm-tm)*(p0*np.sin(t-tm)/((o2**2-W**2-1.j*g*W)))))

    return DB

    guess = np.array([O1,O2,P0,T,TM,G])

    fit , pcov = curve_fit(model, O , D , guess)

    我在一个月内搜索一项研究,发现任何错误,但仍然注意到 . 这个函数是否可能为curve_fit复杂化?

    预先感谢您的帮助 . 如果您需要更多信息或数据,请不要犹豫

    这是 O v D 的情节 . 红点是实验,蓝线是带有返回拟合参数的函数(未修改,因此它们是猜测值)

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  • 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。

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  • 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...

    John Lyon..

    26

    这个问题的公认答案

    提供

    您只需传入x和y点的数组以及所需的拟合度(顺序)即可multipolyfit.这将返回系数,然后您可以使用numpy的polyval进行绘图.

    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非多变量答案的一部分.

    import numpy

    import matplotlib.pyplot as plt

    import multipolyfit as mpf

    data = [[1,1],[4,3],[8,3],[11,4],[10,7],[15,11],[16,12]]

    x, y = zip(*data)

    plt.plot(x, y, 'kx')

    stacked_x = numpy.array([x,x+1,x-1])

    coeffs = mpf(stacked_x, y, deg)

    x2 = numpy.arange(min(x)-1, max(x)+1, .01) #use more points for a smoother plot

    y2 = numpy.polyval(coeffs, x2) #Evaluates the polynomial for each x2 value

    plt.plot(x2, y2, label="deg=3")

    注意:这是早期答案的一部分,如果您没有多变量数据,它仍然是相关的.而不是coeffs = mpf(...,使用coeffs = numpy.polyfit(x,y,3)

    对于非多变量数据集,最简单的方法是使用numpy polyfit:

    numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)

    最小二乘多项式拟合.

    拟合p(x) = p[0] * x**deg + ... + p[deg]度deg为项的多项式(x, y).返回最小化平方误差的系数p的向量.

    @jozzas模块`multipolyfit`来自哪里?尝试导入它会导致导入错误:`ImportError:没有名为multipolyfit.multipolyfit`的模块... (5认同)

    我刚刚注意到这个问题.我更新了repo的组织,添加了许可的开源许可证,并在PyPi上发布.你应该能够easy_install multipolyfit. (3认同)

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