lmfit [lmfit] 12. 多項式モデルによるカーブフィッティング
lmfitライブラリを使用して多項式モデルによるカーブフィッティングを行う方法を解説します。非線形最小二乗法の応用例として、データ分析や科学計算における多項式近似の実装手順を具体的に紹介します。
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lmfit [lmfit] 11. 2次関数モデルによるカーブフィッティング
lmfitを用いた2次関数モデルによるカーブフィッティングの手法を解説。非線形最小二乗法の基本から実装例まで、Pythonでデータ分析を行う際の効率的なフィッティング手法を紹介します。
lmfit [lmfit] 10. 線形モデルによるカーブフィッティング
lmfitライブラリを用いた線形モデルによるカーブフィッティングの方法を解説。Scipyの拡張として、より柔軟なパラメータ設定や制約条件の指定が可能な非線形最小二乗法の実装について実例とともに紹介します。
lmfit [lmfit] 9. 対数正規分布関数に基づくモデルによるカーブフィッティング
lmfitライブラリを使用して対数正規分布関数に基づくモデルでカーブフィッティングを行う方法を解説。パラメータの設定から最適化、結果の評価まで、Pythonによる実践的なデータ分析手法を紹介します。
matplotlib [scikit-image] 93. ラベリングした部分のアスペクト比と円形度を求めて表示
scikit-imageライブラリを使って2値画像のラベリング処理を行い、各領域のアスペクト比と円形度を計算して画像上に表示する方法を解説。label関数とregionprops_table関数の活用例と実装コードを提供します。
matplotlib [scikit-image] 92. 画像領域の解析：サイズに基づく領域の分類と視覚化
scikit-imageライブラリを活用した2値画像の領域解析手法を解説。ラベリングとサイズ測定により、領域を大中小に分類し異なる色で視覚化する実践的な画像処理テクニックを紹介します。
matplotlib [scikit-learn] 11. k-means法によるクラスタリング
scikit-learnのKMeansクラスを使用したk-means法によるクラスタリング手法を解説します。データの生成から最適なクラスタ数の決定方法、クラスタリング結果の可視化までを網羅的に説明しています。
matplotlib [matplotlib animation] 97. k近傍法によるクラス分類で近傍点数に応じて変化する決定境界を表示する
scikit-learnのk近傍法を使ったクラス分類と決定境界の可視化方法を解説。make_blobsで生成したデータセットに対して近傍点数kを変化させた際の決定境界の変化をmatplotlibのFuncAnimationでアニメーション表示する実装方法を紹介します。