levenberg-marquardt

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    我试图使用指数拟合来估计衰减率,但我对两种方法为什么不给出相同结果感到困惑。 在第一种情况下,将数据记录线性化问题与Excel的指数趋势线拟合匹配。我曾预计直接拟合指数将是相同的。 import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def exp_func(x, a, b): return a * np.exp(-b *

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    我有一个关于如何在Python中使用Levenberg-Marquardt优化方法的问题。在图书馆SCIPY有很多optimization methods。 我尝试了两种方法(内尔德 - 米德和盆地跳),并都与后续的命令工作得很好: # Nelder-Mead res0_10 = optimize.minimize(f0_10, x0, method='Nelder-Mead', options

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    我成功地使用本征的文伯格 - 马夸特级以下的例子来设置文伯格 - 马夸特阻尼:http://techblog.rga.com/determining-indoor-position-using-ibeacon/ 我试图找出如何阻尼参数转换,λ,进在本征可用参数: https://en.wikipedia.org/wiki/Levenberg-Marquardt_algorithm#Choice_o

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    我有一些问题。我试图校准我的相机。我写了一些函数来做到这一点,但它使用了一些奇怪的数据,所以我尝试用O'Reilly OpenCV书中的例子(第12章的一个例子:投影和3D Vision)来检查它。 我将该示例调整为我的程序,但程序挂起(如果它是好词)。我在OpenCV中的功能检查更深,发现在cvStereoCalibrate没有包含问题cvCalibrateCamera2:优化部分中的行: bo

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    我想使用model找到参数A,B,C到数据x,y使用model y= Ax^2 sin(x)/cos(x)^C + B 我想从scipy.optimize使用leastsq,但出现错误。 这里是我的尝试: x=n.array(x) y=n.array(y) model=lambda tpl,x :(tpl[0]*x**2 * n.sin(x))/((n.cos(x)**tpl[2]) *tp

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    我试图从由Manolis Lourakis(Available here))在C编写的Levenberg-Marquardt算法中构建一个mex文件。我做了很多搜索,但一直没有找到类似的问题或解决方案,但(从这个论坛很多!)。 作者包含一个C网关函数,我已经设法解决了我从makefile中得到的错误。现在,当我尝试建立makefile文件,我看到下面的错误: /var/folders/w6/c4f

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    我尝试实现了基于Numerical Optimization using the Levenberg-Marquardt Algorithm演示文稿基于Julia求解非线性方程的levenberg-marquardt方法。这我的代码: function get_J(ArrOfFunc,X,delta) N = length(ArrOfFunc) J = zeros(Float6

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    问题:我并不总是知道我要上使用的Levenberg夸特的行列式或功能载体的确切大小。因此,我需要在编译时设置它们的尺寸。 预计:我宣布MyFunctorDense的一个实例后。我可以将“InputsAtCompileTime”设置为我的输入大小,并将“ValuesAtCompileTime”设置为我的值大小。然后,我的雅可比,aFjac,应该有尺寸tValues X tInputs,和我的功能载体

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    有什么好的方法可以将限制添加到python的levenberg-marquadt例程中?我发现,到目前为止大多是改变误差函数为类似 def errorfunction(params, PSD_data, bins): if (params[0] < 0) or (params[1] < 0) or (params[2] < 0): return (PSD_data - PSD_fit(

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    我将使用Levenberg-Marquardt训练算法的Matlab中的神经网络代码移植到Python中。我正在使用Neurolab,我相信它并不包含Levenberg-Marquardt训练算法。有没有其他的训练算法可以使用?我正在使用前馈多层网络。谢谢!