Публикации по теме 'model-fitting'


Статья другого человека!
Мы в iDAF очень гордимся каждым из наших товарищей. И мы рады поделиться с вами еще одной статьей. Название: ПОДГОНКА МОДЕЛИ И ОБОБЩЕНИЕ Введение Целью построения модели машинного обучения (особенно в задачах классификации) является выявление основных закономерностей в обучающих данных и прогнозирование результатов нового наблюдения. Для построения модели требуются данные для обучения и тестирования. Модель изначально строится на обучающих данных, сопоставляя ее признаки с..

Вопросы по теме 'model-fitting'

Какой алгоритм подгонки использует Mathematica в NonlinearModelFit[]?
Мне нужно знать алгоритмы, которые он использует, потому что я должен написать свою собственную программу. Левенберг-Марквардт на самом деле не делает того же. Есть ли список алгоритмов, из которого Mathematica выбирает, какой алгоритм использовать...
2865 просмотров

Установите кривую экспоненциального роста и извлеките параметры скорости роста (в ggplot?)
В настоящее время у меня есть следующий сюжет: Данные: require(ggplot2) just_growth_data=structure(list(ID = c(1L, 2L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 27L, 28L, 29L,...
1720 просмотров
schedule 17.04.2023

Как извлечь значения, соответствующие распределению Гаусса в R?
У меня есть кадр данных X с двумя столбцами a и b, a имеет символ класса, а b - числовой класс. Я установил гауссово распределение, используя функцию fitdist (пакет fitdistrplus) на b. data.fit <- fitdist(x$b,"norm", "mle") Я хочу извлечь...
1260 просмотров
schedule 23.03.2023

R: Плохая подгонка вариограммы, плохие результаты кригинга
Пытаюсь провести кригинг в Джакартском заливе. У меня есть набор точек измерения с соответствующими координатами и атрибутами (pH, соленость,...) Чтобы провести кригинг, мне сначала нужно найти модель для моей вариограммы. Когда я использую...
482 просмотров

Какой метод glmfit MATLAB использует для логистической регрессии?
Столкнулись с проблемой подбора биномиальной логистической регрессии, поскольку результаты кажутся подозрительными между языками. Потратив длительный период на изучение этого и поиск онлайн-предложений (на всякий случай также попробовал все варианты...
1021 просмотров
schedule 23.05.2022

Сетка к сетке. Подгонка сетки (усреднение). Сравнение сетки.
У меня есть 3 набора облаков точек, которые представляют одну поверхность. Я хочу использовать эти облака точек для построения треугольной сетки, а затем использовать сетку для представления поверхности. Каждый набор облаков точек собирается...
568 просмотров

Подгонка временных рядов с компонентами Фурье: оценка коэффициентов ряда Фурье
Проблема: у меня есть набор измерений (время, измерение, ошибка), которые демонстрируют периодические изменения, и я хочу сопоставить их с рядом Фурье формы где A0 — среднее значение моих измерений, t — время, t0 — (известное) контрольное...
1221 просмотров
schedule 31.01.2023

Подгонка двухслойной модели для данных профиля ветра в python
Я пытаюсь подогнать модель под свой набор данных профилей ветра, то есть значения скорости ветра u(z) на разных высотах z . Модель состоит из двух частей, которые я пока упростил до: u(z) = ust/k * ln(z/z0) for z < zsl u(z) = a*z + b...
533 просмотров
schedule 11.08.2022

Создание MLE для пары дистрибутивов на Python
Итак, в моем текущем коде подбора кривой есть шаг, который использует scipy.stats для определения правильного распределения на основе данных, distributions = [st.laplace, st.norm, st.expon, st.dweibull, st.invweibull, st.lognorm, st.uniform] mles...
1086 просмотров

ValueError: Неизвестный тип метки: при реализации MLPClassifier
У меня есть кадр данных со столбцами Год, месяц, день, час, минута, секунда, Daily_KWH. Мне нужно предсказать ежедневный KWH с помощью нейронной сети. Пожалуйста, дайте мне знать, как это сделать Daily_KWH_System year month day hour...
5357 просмотров

пакет, подходящий для смесей дистрибутивов student-t
Я ищу часть программного обеспечения (предпочтительно python, но на самом деле все, для чего существует ядро ​​jupyter), чтобы подогнать образец данных к смеси t-распределений. Я уже довольно долго искал, и кажется, что это довольно неясная...
639 просмотров
schedule 04.12.2022

кривая подгонки: какая модель описывает распределение во взвешенных графах знаний
В качестве простой модели для представления сети знаний и изучения свойств взвешенных графов я вычислил косинусное сходство между статьями в Википедии. Сейчас я смотрю на распределение весов сходства для каждой статьи (см. картинки). На рисунках...
90 просмотров

Найдите лучший показатель модели наблюдаемых данных R
Я хотел бы знать, как подогнать эту модель/уравнение y~x^(-p) к моим данным, чтобы найти лучшее значение показателя степени p Мои данные: y=c(1.1178329,1.0871448,1.0897010,1.0759255,1.0535190,0.8725332) x=c(6,5,4,3,2,1) Я...
41 просмотров
schedule 18.09.2022

Локальный минимум в начальной точке при подгонке гаусса с помощью `lsqcurvefit`
Я пишу код MATLAB с намерением сделать некоторые настройки. Я смоделировал график с помощью гауссова второго порядка (см. мой код ниже) и попытался подобрать его с помощью функции lsqcurvefit. К сожалению, MATLAB возвращает те же значения...
1605 просмотров
schedule 31.01.2023

ValueError: неверный литерал для float() Keras
Я создаю простую нейронную сеть, используя keras. Каждый элемент обучающих данных имеет 100 измерений, и я читаю метки элементов из текстового файла. f = open('maleE', "rt") labelsTrain = [line.rstrip() for line in f.readlines()] f.close()...
559 просмотров

Какая связь между размером партии и эпохами в Керасе?
Я тренирую модель с 8000 выборками classifier = KerasClassifier(build_fn=build_classifier, batch_size=10, nb_epoch=100) где размер партии равен 10 (тогда каждая партия будет содержать 800 образцов). Итак, в каждую эпоху для подбора модели...
397 просмотров

Фиксированный коэффициент/смещение в модели Fine&Gray с поправкой на конкурирующий риск (FGR)
Я хочу использовать конкурирующую модель Fine&Gray с поправкой на риск, включая компенсацию. В других типах моделей я привык просто вводить >offset(x), что добавит смещение с коэффициентом 1. Я попытался сделать то же самое, используя функцию FGR из...
113 просмотров
schedule 29.08.2022

Попытка подогнать распределение вероятностей Pearson3 с помощью scipy
Я пытаюсь понять, как подогнать функцию распределения вероятностей, такую ​​как тип 3 Пирсона, к набору данных (в частности, среднегодовое количество осадков в районе). Я прочитал несколько вопросов по этому поводу , но Я все еще что-то упускаю, и...
1036 просмотров

Уменьшенный хи-квадрат слишком мал (близок к 0) после взвешенной подгонки — интеграл свертки — Python lmfit
Я подгоняю следующие данные, где t: время (с), G: количество импульсов в секунду, f: импульсная функция (мм/с): t G f 0 4.58 0 900 11.73 (11/900) 1800 18.23 (8.25/900) 2700 19.33 (3/900) 3600 19.04...
968 просмотров

Почему есть разница между do (lm) и geom_smooth (method = lm)?
У меня внешняя калибровочная кривая немного переходит в насыщение. Итак, я подбираю полином второго порядка и набор данных измеренных образцов, концентрацию которых я хотел бы знать. df_calibration=structure(list(dilution = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4,...
387 просмотров