数学上已经证明，任何一组数据都可以用多项式来拟合import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[1,4,9,13,30,25,49,70]
a=np.polyfit(x,y,2)#用2次多项式拟合x，y数组
b=np.poly1d(a)#拟合完之后用这个函数来生成多项式对象
c=b(x)#生成多
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2023-07-27 15:46:25
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# Python中的峰拟合函数
在数据处理和分析中，峰拟合是一种常用的方法，用于拟合数据中的峰值或者波峰。峰拟合函数可以帮助我们找到数据中的峰值，并进一步分析数据的特征。在Python中，有许多库和工具可以实现峰拟合，比如SciPy和PeakUtils等。本文将介绍如何使用Python中的SciPy库来实现峰拟合函数，并给出一个简单的示例。
## SciPy库简介
SciPy是基于Pytho
原创
2024-04-22 04:38:58
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此篇，我们来介绍对SERS拉曼光谱的拟合。 一、多峰拟合 1）准备数据。 如下图所示，我们找来了一个细胞的拉曼光谱，并截取了其中的一部分（图中数据表格与实际所使用的不符，实际中，我们已将660-1400 nm之外的数据删掉，而不是在
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2023-05-22 15:17:37
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拟合拟合：拟合是指逼近目标函数的远近程度。泛化：机器学习模型学到的概念在遇到新的数据时表现的好坏（预测准确度等）。分类欠拟合（Underfitting），模型拟合不够，在训练集（training set）上表现效果差，没有充分的利用数据，预测的准确度低。就是和样本点的分布存在很大误差，成因大多是模型不够复杂、拟合函数的能力不够。正确拟合（Just right）过拟合（Overfittin
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2024-06-28 10:07:59
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应朋友之约，在这里简要谈一下过拟合的问题。 给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。这是Tom Mitchell在Machine Learning中对过拟合给出的定义。 为啥会出现上面的情况呢？一切都要从哲学说起！ 辩证法讲矛盾的对立统一性无处不在，同样，在
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2024-08-02 09:41:16
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# Python高斯峰拟合
## 介绍
高斯峰拟合是一种常用的数据分析方法，用于对实验数据进行曲线拟合和参数估计。Python提供了许多强大的工具和库，可以方便地进行高斯峰拟合。本文将为你介绍Python中的高斯峰拟合方法，并提供代码示例。
## 什么是高斯峰拟合
高斯峰拟合是一种对实验数据进行曲线拟合的方法，通常用于分析数据中的峰值位置、峰值强度和峰宽等参数。高斯峰函数是一个连续的函数，其形
原创
2023-09-08 10:42:01
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上一节课主要介绍了曲线拟合与插值，曲线拟合主要包括线性拟合（单特征线性回归和非线性拟合（非线性方程特征变换、高阶多项式拟合），插值包括多项式插值（拉格朗日形式、牛顿形式）、样条插值（线性插值、二次样条插值、三次样条插值），其中三次样条插值还有一个便于求解的拉格朗日形式。这里的曲线拟合与机器学习中的回归问题非常相似，具有很大的参考意义。本节课主要介绍几种求解微分的数值方法。1. 有限差分法给定一个函
多峰拟合是一种常见的数据处理方法，用于拟合具有多个峰值的数据集。在Python中，可以使用scipy库中的curve_fit函数来实现多峰拟合。下面是一份关于如何实现多峰拟合的指导：
## 实现多峰拟合的步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 导入所需库和数据 |
| 步骤二 | 定义拟合函数 |
| 步骤三 | 调用curve_fit函数进行拟合 |
|
原创
2023-07-22 15:17:53
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看过吴恩达的对过拟合和欠拟合的分析，这里做一下小小的总结：课程主要从验证误差和训练误差着手分析，高的variance意味着过拟合，高的bias意味着欠拟合。 （1）随着多项式的阶数的增加，交叉验证误差先减小，后增大；训练误差不断减小，当交叉验证误差和和训练误差都很大时候，交叉验证误差大约等于训练误差，此时欠拟合；随着多项式的阶数的不断增大，到交叉验证误差远远大于训练误差，属于过拟合的情况。 （2）
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2024-08-20 15:01:28
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活图（中文版活图ver8.1现在是常州微识自动化科技有限公司产品之一http://www.microverify.com/col.jsp?id=114）的数值函数中，有关峰值检测的函数有10种，它们是：1． peak_xiyi([ix],[iy],[ox],[oy],对象0-2)函数的功能和各参数的含义是:功能：检出峰值公式：peak_xiyi([ix],[iy],[ox]
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2024-08-27 14:46:12
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Abstract Although not commonly used, correlation filters can track complex objects through rotations, occlusions and other distractions at over 20 times the rate of current state-ofthe-ar
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2024-08-19 11:18:58
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本文主要对该论文中的关键点进行总结和梳理，不完全翻译整篇文章。摘要DNN的主要优势就是不需要人工提取语音信号当中的特征。因此，我们在DNN的底部（输入部分）加上了一个pseudo-filterbank层，并且通过联合训练，对该层的参数和网络其他层的参数进行训练。在现有的其他基于DNN的网络当中，一般取预先定义的Mel尺度filterbanks作为声学特征作为网络的输入。在本文的实验当中，我们使用G
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2024-08-23 10:01:27
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前言：X射线光电子能谱分析(X-ray photoelectron spectroscopy, XPS)是用X射线去辐射样品，使原子或分子的内层电子或价电子受激发辐射出来。XPS测试可以用于元素的定性,定量分析,固体表面的化学组成或元素组成，原子价态，表面能态分布，测定表面电子的电子云分布和能级结构等。在无机非金属领域，XPS最常见的用途是价态研究。根据原子周围的化学环境差异，光电子峰位置在单质和
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2023-12-30 13:36:18
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穿越博士1.原始数据的处理:Ａ，与C1s比较标准化数据:将excel表格中的C1s数据的最高点对应的结合能与标准C1s结合能(一般为284.6)比较，算差值+(-)α；将需拟合元素(如Ir)的结合能-(+)α，得标准化数据。注：若得到的C1s不平滑，先怀疑是否测试过程出现问题。若无测试问题，数据可信，将C1s进行拟合得到一个最高点(可用XPSPEAK, origin等)。拟合元素结合能-
指数函数:y=a^x.指数x是自变量
幂函数:y=x^a.幂是自变量
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2023-05-25 23:04:57
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引入指数形式的曲线也是工程实践中经常遇到的。比如指数衰减。处理流程获取实验数据x, y利用scipy.optimize.curve_fit()进行指数函数拟合。 curve_fit本质是提供一个目标函数和初值，通过优化算法去搜索出最佳的拟合参数。可以提供一个初值，使得拟合更快更准。得到拟合出的系数，进行后续的数据处理。实例已知一组类似指数衰减数据，形如:，需拟合出系数。import numpy a
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2023-06-07 20:03:28
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一、高阶函数A.函数式编程函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！B.高阶函数把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。C.匿名函数关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，
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2023-11-06 10:45:47
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代码源自网络，出处尽量标明。做个笔记而已，高手请勿鄙视。编辑中。。。例子：拟合一种函数Func，此处为一个指数函数。出处：SciPy v1.1.0 Reference Guidedocs.scipy.org#Header
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
#
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2023-07-04 12:53:22
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目录1.polyfit 进行多项式拟合2.curve_fit Python 的多个模块中，有很多函数或方法可以拟合未知参数。例如 NumPy 库中的多项式拟合函数 polyfit；scipy.optimize 模块中的函数 leastsq，curve_fit 都可以进行拟合。本文介绍 polyfit 和 curve_fit 的使用方法。1.polyfit 进行多项式拟合numpy.polyfit
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2023-09-01 21:01:18
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成本函数（cost function）也叫损失函数（loss function），用来定义模型与观测值的误差。模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差（residuals）或训练误差（test errors）。 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合，也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合。对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和（residual sum of square
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2023-09-15 23:58:40
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