lmfit [lmfit] 2. lmfitで自作関数によるカーブフィッティング
lmfitは非線形最小二乗法を使用したカーブフィッティングができるPythonライブラリです。Scipy.optimize.curve_fitの拡張版で、自作関数によるフィッティング、パラメータの柔軟な制約設定、複数モデルの組み合わせなどが可能です。科学計算やデータ分析に便利なツールです。
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lmfit [lmfit] 1. lmfitによる非線形最小２乗ガウシアンフィッティング
Pythonライブラリlmfitを使った非線形最小二乗法によるガウシアンフィッティングの実装方法を解説。Scipy.optimize.curve_fitと比較しながら、パラメータ管理や制約設定などlmfitの優位性について詳しく説明します。
matplotlib [matplotlib] 96. step関数で階段状プロットを作成する方法
matplotlibのplt.step関数を使った階段状グラフの作成方法を解説。データの離散的変化を視覚化する手法として、ステップの位置や形状のカスタマイズ方法も含めて詳しく紹介しています。
matplotlib [scikit-image] 89. transform.AffineTransformで画像のアフィン変換
scikit-imageライブラリのtransform.AffineTransformを使用した画像の平行移動、回転、せん断、拡大縮小などのアフィン変換技術を解説するチュートリアル。Python実装例付き。
matplotlib [scikit-learn] 8. make_regressionによる回帰用のランダムなデータの生成
sklearnのdatasets.make_regressionで回帰問題用のランダムなデータを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成するデータに及ぼす影響について説明する。
matplotlib [scikit-learn] 7. make_swiss_rollによるロールケーキ状データの生成
sklearnのdatasets.make_swiss_rollでロールケーキ状に分布した３次元データを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成するデータに及ぼす影響について説明する。
matplotlib [scikit-learn] 6. make_s_curveによるS字状データの生成
sklearnのdatasets.make_s_curveでS字状に分布した３次元データを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成するデータに及ぼす影響について説明する。
matplotlib [scikit-learn] 5. make_gaussian_quantilesによる等方的なガウス分布データの生成
機械学習ライブラリscikit-learnのmake_gaussian_quantiles関数を用いた等方性ガウス分布データの生成方法を解説。パラメータ設定の違いによるデータ特性の変化や分類問題への応用例を具体的に紹介します。