curve-fitting

    23गर्मी

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    में कई पैरामीटर के साथ फ़ंक्शन का केवल एक पैरामीटर फ़िट करना पाइथन में मेरे पास एक फ़ंक्शन है जिसमें कई पैरामीटर हैं। मैं इस फ़ंक्शन को डेटा सेट पर फिट करना चाहता हूं, लेकिन केवल एक पैरामीटर का उपयोग

    11गर्मी

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    में एक वेबुल लिंक फ़ंक्शन के साथ मॉडलिंग डेटा मैं सिग्मोइड वक्र संबंधों का पालन करने वाले कुछ डेटा को मॉडल करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे काम के क्षेत्र (मनोविज्ञान) में, एक वेबुल फ़ंक्शन आमतौर पर प्र

    12गर्मी

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    मैं ओपनसीवी fitLine() एल्गोरिदम को समझने की कोशिश कर रहा हूं। यह OpenCV से कोड का टुकड़ा है: icvFitLine2D समारोह - icvFitLine2D मैं देख रहा हूँ कुछ यादृच्छिक समारोह है कि सन्निकटन के लिए अंक चुनता है

    8गर्मी

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    पर गुजरने वाली रेखा को फ़िट करना मेरे पास (x,y) अंक का एक सेट है और मुझे MATLAB का उपयोग करके मूल के माध्यम से गुजरने वाले सर्वोत्तम फिट की रेखा ढूंढनी होगी।

    6गर्मी

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    मैं रैखिक फिट के साथ कुछ डेटा फिट कर रहा हूं। मैं त्रुटि सलाखों को वज़न देना चाहता हूं। इस बिंदु तक, मैं बुलडॉग fitting.py का उपयोग कर रहा हूं। उनके linear_fit भारित रैखिक प्रतिगमन बहुत आसान बनाता है।

    8गर्मी

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    मेरे पास चोटी के साथ आवृत्ति डेटा का एक सेट है जिसमें मुझे गॉसियन वक्र फिट करने की आवश्यकता है और फिर पूर्ण चौड़ाई अधिकतम आधा प्राप्त करें। एफडब्ल्यूएचएम भाग मैं कर सकता हूं, मेरे पास पहले से ही एक को

    5गर्मी

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    मेरे पास ऊपर के रूप में एक साधारण लॉगलॉग वक्र है। क्या मैटलैब में कुछ फ़ंक्शन है जो सेगमेंट लाइनों द्वारा इस वक्र को फिट कर सकता है और इन लाइन सेगमेंट के शुरुआती और अंतिम बिंदु दिखा सकता है? मैंने mat

    6गर्मी

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    मैं इस तरह छवियों का एक समूह है। मुझे नीले वक्र पर लगभग 100 अंक (नियमित रूप से एक्स-स्पेस) स्वचालित रूप से पुनर्प्राप्त करने की आवश्यकता है। सभी घटता बहुत समान हैं, इसलिए मुझे कम से कम 1 पिक्सेल परिशु

    6गर्मी

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    में एक्सपोनेंशियल क्षय वक्र फिटिंग कुछ डेटा में वक्र को फ़िट करने में मुझे कुछ परेशानी हो रही है, लेकिन मैं गलत कहां से काम नहीं कर सकता हूं। अतीत में मैं घातीय कार्यों के लिए numpy.linalg.lstsq और अव

    5गर्मी

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    मुझे डेटा के लिए गाऊशियन फिट करने में कुछ परेशानी हो रही है। मुझे लगता है कि समस्या यह है कि अधिकांश तत्व शून्य के करीब हैं, और वास्तव में कई बिंदुओं को फिट करने के लिए नहीं हैं। लेकिन किसी भी मामले म