非線性函數的最小二乘擬合——兼論Jupyter notebook中使用公式 [原創]
突然有個想法，利用機器學習的基本方法——線性回歸，來學習一階RC電路的階躍響應，從而得到RC電路的結構特征——時間常數τ（即R*C）。回答無疑是肯定的，但問題是怎樣通過最小二乘法、正規方程，以更多的采樣點數來降低信號采集噪聲對τ估計值的影響。另外，由於最近在搗鼓Jupyter和numpy這些東西 ...
原文：R 中使用lm進行非線性擬合
以前只是知道R 中的lm函數能夠做線性擬合，恰如函數的名字：lm linear model 不過今天需要做非線性擬合的時候， 上網搜各種函數，包括nls nlm等等，不過nlm的用法好像和一般的建模函數不太相同 nls函數的用法倒很像，可是卻總是出error，不知道為什么。再次苦找，忽然發現其實lm函數便可以完成這個工作： lm函數進行非線性擬合的本質是在其中加入非線性的變量，對這些非線性的變量進 ...
2013-04-16 09:03 0 15912 推薦指數：
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