lmfit [lmfit] 5. 混合モデルによるカーブフィッティング(prefixの使い方)
lmfitライブラリを使用した混合モデルによるカーブフィッティングの手法と、prefixを活用したパラメータ管理について解説します。複数の関数を組み合わせたモデル作成方法、パラメータ名の重複を避ける方法、そして実際のコード例を通じて実装手順を示します。
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lmfit [lmfit] 4. 混合モデルによるカーブフィッティング
lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、１次関数とガウス関数の混合モデルでカーブフィッティングする方法について説明する。
lmfit [lmfit] 3. パラメータに代数的な制約を付与してカーブフィッティング
lmfitライブラリを使った非線形カーブフィッティングで、パラメータに代数的制約を付与する方法を解説。Scipyよりも柔軟なパラメータ設定が可能なlmfitの特徴と実践的な使用例を紹介しています。
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。
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
scikit-learnのmake_regression関数を使用した回帰問題用のランダムデータ生成方法と各パラメータの影響を解説。機械学習の回帰モデル開発やテストに役立つデータセット作成テクニックを紹介します。