我有多个输入特征，它们与目标有曲线关系，如下面的参考图 <a href="https://i.stack.imgur.com/Hkaff.png" rel="nofo

我正在使用 sicegar 包将双 sigmoidal 曲线拟合到不同位置的 NDVI 数据。我有 15 个数据框，其中至少有 700 个

我已经用 2、3、4、5 次多项式拟合它，我可以找到适合数据的线，但是当我计算 r 平方时，拟合线是无

我有一个光谱，我试图对其进行高斯拟合，但是当我绘制它时，我意识到这不是一个单一的峰值，而是

我在这里 (<a href="https://stackoverflow.com/questions/11856206/multivariate-polynomial-best-fit-curve-in-python">Multivariate (polyn

我正在处理一些产生类似生存曲线的数据，其中，我有底物浓度对细菌光密度的对数浓度，而不是时间

我使用 R 包“poweRlaw”来估计并随后从离散幂律分布中提取，但是从拟合中提取的分布似乎与数据不匹配

我目前正在为我的论文处理实验数据，但遇到了 scipy curve_fit 问题。 <h3>背景</h3> 这是对 LED 发射的

我正在使用 <a href="https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.html" rel="nofollow noreferrer">sc

我希望将一些数据拟合到超几何函数中。我正在使用 <code>mpmath</code>, <code>hyper</code> 中给出的广义超几何

我在这里 (<a href="https://stackoverflow.com/questions/11856206/multivariate-polynomial-best-fit-curve-in-python">Multivariate (polyn

我正在尝试为每个散点图制作具有最佳拟合回归曲线 (Y ~ aX^b) 的叠加散点图。 我尝试了以下代码来制作

我想用 'Diff_density_tempCa_allT.dat' 拟合 f(x,y)，我不知道如何解决这个问题 <pre><code>FIT_LIMIT = 1e-6 f(x,y)=5.82

我正在尝试使用以下代码进行两分量高斯拟合： <pre><code>def double_gaussian(velo_peak,a1, mu1, sigma1, a2, mu2, si

我知道 <code>curve_fit</code> 的库 <code>scipy</code> 及其拟合曲线的能力。我在这里和文档中阅读了许多示例，

我想执行一个受约束的逻辑曲线拟合，我可以同时计算上渐近线和下渐近线的水平。以下函数允许这样

我是机器学习和数据拟合领域的新手，我目前正在尝试将一些 Matlab 代码转移到 Python。在这段代码中，

我正在尝试为重复 R-T 测量绘制多个数据集，并使用 <code>scipy.optimize.curve_fit</code> 拟合每个数据集的最佳

我有实验数据的 x 和 y 坐标，我正在尝试将椭圆拟合到其中。 我的 x 数据在列表 <code>xpix</code> 中，而我

我正在尝试将 R 中的 SIRD 模型拟合到真实数据中。然而，观测值在拟合曲线上无处可寻。我无法理解错