Java 使用 CommonsMath3 的线性和非线性拟合实例,带效果图 例子查看 GitHub Gitee 运行src/main/java/org/wfw/chart/Main.java 即可查看效果 src/main/java/org/wfw/math 包下是简单的使用 版本说明 JDK:1.8 commons-math:3.6.1 一些基础知识 线性:两个变量之间存在一次方函数关系,就称它们之间存在线性关系.也就是如下的函数: \[f(x)=kx+b \] 非线性:除了线性其他的都是非线

背景: 2019年初由于尚未学习量子力学相关知识,所以处于自学阶段.浅显的学习了曾谨言的量子力学一卷和格里菲斯编写的量子力学教材.注重将量子力学的一些基本概念了解并理解.同时老师向我们推荐了Quantum Computation and Quantum Information 这本教材,了解了量子信息相关知识. 2019年暑假开始量子力学课程的学习,在导师的推荐下,从APS(美国物理学会)和AIP(美国物理联合会)下载了与量子纠缠(Quantum Discord)相关的著名的文献和会议报告,了解

双指数函数 待拟合曲线为 y(x) = bepx + ceqx import matplotlib.pyplot as plt x = ([0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1.0]) y = ([0.33, 0.26, 0.18, 0.16, 0.12, 0.09, 0.08, 0.07, 0.06, 0.06, 0.0

下面是用来求取一条直线和一条拟合曲线交点的代码 /// <summary> /// 拟合曲线所筛选的点的个数 /// </summary> const int CurveNums = 10; /// <summary> /// 拟合曲线的阶数 /// </summary> public int m =2; /// <summary> /// 取直线上的点的个数 /// </summary> const int XNums = 50;

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import org.apache.commons.math3.optim.PointValuePair; import org.apache.commons.math3.optim.linear.LinearConstraint; import org.apache.commons.math3.optim.linear.LinearConstraintSet; import org

背景 由项目中需要根据一些已有数据学习出一个y=ax+b的一元二项式,给定了x,y的一些样本数据,通过梯度下降或最小二乘法做多项式拟合得到a.b,解决该问题时,首先想到的是通过spark mllib去学习,可是结果并不理想:少量的文档,参数也很难调整.于是转变了解决问题的方式:采用了最小二乘法做多项式拟合. 最小二乘法多项式拟合描述下: (以下参考:https://blog.csdn.net/funnyrand/article/details/46742561) 假设给定的数据点和其对应的函数值

因为我所在的项目要用到最小二乘法拟合,所有我抽时间将C++实现的程序改为JAVA实现,现在贴出来,供大家参考使用./** * <p>函数功能:最小二乘法曲线拟合</p> * @param x 实型一维数组,长度为 n .存放给定 n 个数据点的 X 坐标 * @param y 实型一维数组,长度为 n .存放给定 n 个数据点的 Y 坐标 * @param n 变量.给定数据点的个数 * @param a 实型一维数组,长度为 m .返回 m-1 次拟合多项式的 m 个系数 * @

最小二乘法原理十分简单,这里不再赘述.对于预测公式y' = a * x + b,最优解如下 double a = Sxy / Sxx; double b = yAvg - a * xAvg; double r = Sxy / Math.sqrt(Sxx * Syy); 其中,r为相关系数,绝对值越大,线性相关性越大.对f(a, b) = (y - y')^2求极值,即可得到上述解. package coshaho.learn; import java.util.HashMap; import j

今天下载了CloudSim 4.0的代码,运行其中自带的示例程序,结果有一部分运行错误: 原因是找不到org.apache.commons.math3.distribution.UniformRealDistribution类, 解决办法:需要添加引用commons-math3-3.6.1.jar(下载地址:commons-math3-3.6.1.jar). 步骤:eclipse项目名称右键->Properties->Java Build Path->Labraries->Add

项目需要拟合曲线,使用java实现.采用了apache-commons-math3实现自定义的曲线. 作为apache开源的搞数学计算的超强的库,一直不受市场重视.为啥呢?经过研究,使用java这个强制数据类型的语言搞数学计算真是不好玩,比起python的scipy或者matlab的nlinfit函数调用,java真是low爆了.这就是社会现实,数学虽然与编程语言无关,但是编程语言对数学的实现有难易之分. 进入主题,通过java的math3实现自定义的曲线拟合.流程是:先搞清楚怎么自定义曲线,再

最佳拟合直线 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 在很多情况下,天文观测得到的数据是一组包含很大数量的序列点图象,每一点用x值和y值定义.这就可能需要画一条通过这些点的最佳拟合曲线. 为了避免只对个别数据分析,需要进行最佳曲线拟合.考虑N个数据点,它们的坐标是(X1,Y1),(X2,Y2)...,(XN,YN).假设这些值中的X是严格的精确值,Y的值是测量值(含有一些误差). 对于一个给定的X,如X1,对

线性回归 需求:从文件读取数据对,计算回归函数及系数 实现1:commons.math的SimpleRegression,定义函数getData从文件读取数据返回SimpleRegression类 1 import java.io.File; 2 import java.io.FileNotFoundException; 3 import java.util.Scanner; 4 import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegr

前言 最近在工作中需要拟合高斯曲线,在python中可以使用 scipy,相关代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*- %matplotlib inline import numpy as np import pylab as plt from scipy.optimize import curve_fit x = range(10) y = [25,68,144,220,335,199,52,14,5,2] def gaussian2

一.背景 号到北大去听hulu的讲座<推荐系统和计算广告在视频行业应用>,想到能见到传说中的项亮大神,特地拿了本<推荐系统实践>求签名.讲座开始,主讲人先问了下哪些同学有机器学习的背景,我恬不知耻的毅然举手,真是惭愧.后来主讲人在讲座中提到了最小二乘法,说这个是机器学习最基础的算法.神马,最基础,我咋不知道呢! 看来以后还是要对自己有清晰认识.    回来赶紧上百度,搜了下什么是最小二乘法.    先看下百度百科的介绍:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误

原文:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8248249 监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归.回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析.对于二维空间线性是一条直线:对于三维空间线性是一

一.概述 平时,经常会遇到权重随机算法,从不同权重的N个元素中随机选择一个,并使得总体选择结果是按照权重分布的.如广告投放.负载均衡等. 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

最小二乘法也称为最小平方法,是一种数据优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配. 最小二乘法最初由高尔顿在创立回归分析的时候提出,现在已经成为探索变量间关系最重要的方法,最小二乘法根据其数学原理命名,即误差平方和最小,在误差平方和最小状态下进行函数参数估计,可认为是参数的最佳估计. 一.问题的提出我们在研究变量间的关系时,会收集一定量的数据样本,这些数据在二维坐标图上呈现为一个个的数据点,理论上来讲,如果变量间存在确定的已知函数关系,则函数图像(曲线或直线)会经过所有的数据点,而

多项式曲线拟合:org.apache.commons.math3.fitting.PolynomialCurveFitter类. 用法示例代码: // ... 创建并初始化输入数据: double[] x = new double[...]; double[] y = new double[...]; 将原始的x-y数据序列合成带权重的观察点数据序列: WeightedObservedPoints points = new WeightedObservedPoints(); // 将x-y数据元