——转载网络 在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]'; 第二步:

代码:使用tensorflow进行数据点的线性拟合操作 第一步:使用np.random.normal生成正态分布的数据 第二步:将数据分为X_data 和 y_data 第三步:对参数W和b, 使用tf.Variable()进行初始化,对于参数W,使用tf.random_normal([1], -1.0, 1.0)构造初始值,对于参数b,使用tf.zeros([1]) 构造初始值 第四步:使用W * X_data + b 构造出预测值y_pred 第五步:使用均分误差来表示loss损失值,即tf

TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算.借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU.GPU.TPU)和设备(桌面设备.服务器集群.移动设备.边缘设备等).TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 的 AI 部门)中的研究人员和工程师开发的,可为机器学习和深度学习提供强力支持,并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域 接下来我们通过一个线性拟合的简单实例来说明一下 第一步,通过np.ran

TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset: 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法.其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立过程都是相似的,都是经历columns类型声明,模型定义,数据训练,validation等等几个步骤.前面的几节内容我已经简单

MeteoInfoLab提供一个线性拟合函数linregress,参数是参与拟合的两个数据序列,返回拟合的斜率.截距和相关系数.有了上述拟合参数可以用polyval函数生成拟合数据(直线).然后可以将数据.拟合线.公式等绘图. 脚本程序: fn = os.path.join('D:/KeyData/PMMUL/data/54500_PMMUL_DA.csv') if os.path.exists(fn): print fn tdata = readtable(fn, delimiter=',',

目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结

Java 使用 CommonsMath3 的线性和非线性拟合实例,带效果图 例子查看 GitHub Gitee 运行src/main/java/org/wfw/chart/Main.java 即可查看效果 src/main/java/org/wfw/math 包下是简单的使用 版本说明 JDK:1.8 commons-math:3.6.1 一些基础知识 线性:两个变量之间存在一次方函数关系,就称它们之间存在线性关系.也就是如下的函数: \[f(x)=kx+b \] 非线性:除了线性其他的都是非线

一.c++允许定义指向类成员的指针,包括类函数成员指针和类数据成员指针 格式如下: class A { public: void func(){printf("This is a function!\n");} int data; }; void (A::*p)()=&A::func;//带有取址符号,普通函数指针不带该符号,可能防止编译歧义,和traits机制中typename作用类似 int A::*q=&A::data; p();//error:非静态成员函数的使

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s

所解决问题: 我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据. 我们需要根据x, y的值找出最佳的A.B.C值.则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit,当然你也可以使用nlinfit.lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己用Matlab的帮助命令进行查看.这里仅简单介绍一下常用的函数lsqcurvefit. 正文: 格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) f: 符号函数句柄,

re.findall  匹配到正则表达式的字符,匹配到的每个字符存入一个列表,返回一个匹配到的所有字符列表 一. 匹配单个字符 import re # \w 匹配所有字母.数字.下划线 re.findall('\w','abcd_123 *-') # 结果为:['a', 'b', 'c', 'd', '_', '1', '2', '3'] # \s 匹配所有不可见字符 # 不可见字符有:\n \t 空格 re.findall('\s','abcd \n\tdf21 ') # 结果为:[' ',

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt

2728: [HNOI2012]与非 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 813  Solved: 389 Description Input 输入文件第一行是用空格隔开的四个正整数N,K,L和R,接下来的一行是N个非负整数A1,A2……AN,其含义如上所述. 100%的数据满足K≤60且N≤1000,0<=Ai<=2^k-1,0<=L<=R<=10^18 Output 仅包含一个整数,表示[L,R]内可以被计算出的

压力测试或者接口自动化测试常常用到的jmeter非GUI参数,以下记录作为以后的参考 讲解:非GUI界面,压测参数讲解(欢迎加入QQ群一起讨论性能测试:537188253) -h 帮助 -n 非GUI模式 -t 指定要运行的 Jmeter测试脚本 -l 记录结果的文件,每次运行之前要确保之前没有运行过,即xx.jtl不存在,否则会报错 -r jmeter.properties 文件中指定所有的远程服务器(remote host) -e 在脚本运行结束后生成html报告 -o 用于存放html报告

目录 一.binlog 的高速缓存 二.刷盘机制 三.推荐的策略 推荐阅读 问个问题吧!为什么你需要了解binlog的落盘机制呢? 我来回答一下: ​ 上一篇文章提到了生产环境中你可以使用binlog做数据的恢复.审计.以及搭建主从架构的MySQL集群.那你使用这些特性优势的时候有没有问自己一下,你使用的binlog是安全的吗?会不会少记录了一部分数据呢?因为使用一个有问题的binlog去做数据恢复.审计.搭建主从MySQL集群的结果肯定是错误的! ​ 下面,我们一起来看一下MySQL执行事物的

opencv提供了fitline函数用于直线拟合,原型为: C++: void fitLine(InputArray points, OutputArray line, int distType, double param, double reps, double aeps) Python: cv2.fitLine(points, distType, param, reps, aeps) → line C: void cvFitLine(const CvArr* points, int dist

在C#中调用C(C++)类的DLL的时候,有时候C的接口函数包含很多参数,而且有的时候这些参数有可能是个结构体,而且有可能是结构体指针,那么在C#到底该如何安全的调用这样的DLL接口函数呢?本文将详细介绍如何调用各种参数的方法. 一.调用接口仅含普通变量 int fnAdd(int num1,int num2); 那么在C#调用这种函数最简单了,直接用函数原型即可,如下: [DllImport("你的dll名称", EntryPoint = "fnAdd", Cal

实验前准备:设计表格项,通过设计公式,从而输入原始数据后直接得到最终的结果数据,学习常用的VBA公式及处理:Cn-$B$4,其中的$B$4表示绝对单元格位置;SUM(Xm:Yn)求范围内的和. 针对实验获得的线性数据表,要从中分析出线性公式,那么就用excel进行简单的处理: 1 前数据处理,数据平滑滤波.平均处理等,最终获得一组多个分度点的x-y数据. 2 选择x-y数据区域,插入-图表-x-y散点图 3 点击生成的图表在右侧出现的工具中选择: 图表-趋势线-更多线性:选择显示公式和R^2值

前言: 前段时间因为项目进度比较繁重所以一直都没有时间更新博客,内心深深的负重感,没有履行年初立下的flag.不过这个月会把上个月没有完成的任务补上来,咱们可不是喜欢拖欠任务的攻城狮.哈哈,废话不多说,接下来是要总结下关于对接支付时我们经常会遇到的将对应集合中的参数按照ASCII码按照从小到大排序,并使用URL键值对的格式(即key1=value1&key2=value2…)拼接成字符串stringA,其实对于有些参数比较少的而已我们完全可以自己使用固定拼接的方式拼接好来,但是假如参数集合中的参

1.坐标点类 package cn.test.domain; public class Point { double x; double y; public Point(){ } public Point(double x, double y) { super(); this.x = x; this.y = y; } public double getX() { return x; } public void setX(double x) { this.x = x; } public doubl

extern float GetTempOfVolMi(float V){ float K,B; if(0.03947 <= V < 2.02308) //0~50 {  K = 24.731;  B = 0.1341; } else if(2.02308 <= V < 4.09623)//50-100 {  K = 24.075;  B = 1.3446; } else if(4.09623 <= V < 6.13834)//100-150 {  K = 24.515