数据拟合是通过数据集（即一系列数据点）拟合线。
有任何关于采用或不同算法的建议？到目前为止，我唯一能找到的是： 需要在端点处的衍生物，这对于我的目的而言并不理想。我喜欢像“常规”花样（连续性条件的第三阶多项式）这样简单的东西。
我有两张 3D 图，一张是使用 p3d 库（左侧）使用拟合值制作的。在第二个中，我使用了 akima 包中的预测和 interp 命令，并使用 persp （右侧）进行了绘制...
我正在处理从传感器接收到的燃油消耗数据，但有时数据包含噪声（突然跳跃或下降），导致数据不一致。我的目标是识别并删除这些......
我有数据，只有离散数据点，并且知道数据是如何分布的，即： y = w * gamma.pdf(x, alpha1, 比例=比例1) + (1-w) * gamma.pdf(x, alpha2, 比例=比例2) 如何准确推断
我目前正在使用Python3中的skspatial包。我目前有两个功能： skspatial.objects.Cylinder.best_fit 尝试将点最佳地拟合到圆柱体中 返回的函数...
我有 45 年从 csv 文件解析出来的每日温度数据。我已经能够将数据转换为年而不是天，并绘制了年度最高气温、年度最低气温
Gamma 函数拟合 OptimizeWarning：无法在 Python 中估计参数的协方差
我尝试使用 scipy 中的 curve_fit 将函数拟合到直方图，但是运行程序时会出现警告： 将 numpy 导入为 np 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 从 scipy.optimize 导入
我们有一个点云，其中的点位于同一平面上。它们的分布类似于下图中的红点，我们想要拟合由黄色框表示的矩形。这些
Python - 有两个测量相同事物的数据集，如何将它们组合在一起？
我有两个数据集，都是特定位置海平面的测量值。虽然这些都是测量海平面，但它们测量的设备和方法不同，因此有
我想将参数（代码中的 xs）拟合到函数 fp 中，由下式给出 其中 v 和 L 是给定参数。通过向量化并使用一些统一的滤波器，可以相对快速地计算 fp...
我正在尝试使用Python将一组数据拟合到偏心圆。然而，圆心（到轴心）的位移被评估为负值，而它应该是正值......
我有这些价值观： T_值 = (222, 284, 308.5, 333, 358, 411, 477, 518, 880, 1080, 1259)（x 值） C/(3Nk)_值 = (0.1282, 0.2308, 0.2650, 0.3120 , 0.3547, 0.4530, 0.5556, 0.6154, 0.8932, 0...
假设我有 3 个虚拟模型（下图）和一组跨时间点 A、B、C 的数据，我想做一个测试，看看每组测量结果与 3 个模型的拟合程度如何...
使用 Python 为每个数据点拟合具有多个输入、多个输出、多个参数和协方差矩阵的模型
注意：根据社区的建议，在交叉验证站点上针对数学/理论部分提出了类似的问题。这里的问题主要是关于
在ggplot2中添加r平方和多重拟合方程（线性、幂、对数、指数）
在这个问题（ggplot 的指数拟合，显示回归线和 R^2）中，有一个很好的答案，展示了如何向数据添加多个模型/拟合。我想添加 r 平方和
我正在开发一个项目，需要使用 Gnuplot 将一些实验数据拟合到指数函数。然而，我是 Gnuplot 的新手，不知道如何有效地做到这一点。 我一直在寻找
我必须使用 r^2 值将 sigmoid 函数拟合到两种类型的数据集（每种数据集 6 个数据集），然后绘制拟合函数的导数。我收到错误
该代码适用于其中一个数据集，但不适用于另一个数据集。我收到错误（显示在我提供的代码的底部）。 您可以看到我有两个按类型注释掉的数据部分：一个用于工作
我的问题看起来很简单，但我已经坚持了一段时间了。 我只是想用二维高斯的总和来拟合二维直方图。 由于似乎没有任何效果，我回到了基础，并且......
我在将 GEV 的右尾部拟合到我的实际分布时遇到问题。当我拟合曲线的选定部分时，我得到了错误的参数，因为它忽略了我只想要尾部的事实。我