p********e
发帖数: 80 | 1 看到大家在讨论多参数模拟，我也来问一个非线性模拟的问题。
我做实验凝聚态，有大量的数据要拟合，我自己写了一个程序实现Levenberg-
Marquardt 算法，但用起来效果不是很理想（我不是编程大牛，呵呵）。请问在常用的
软件包里有没有比较好用的实现这个算法的程序？另外，我想用在程序中做statistic
tests (e.g. K-S test)，有没有现成的程序可以调用啊？谢谢！ |
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e**********n
发帖数: 359 | 2 gnuplot uses Levenberg-Marquardt algorithm to fit. |
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F*****1
发帖数: 779 | 3 could open a beer with her teeth. HOT
Reply · 13 · Like· Yesterday at 4:46am
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Dean Collins · Top Commenter · Co-founder at LiveFanChat.com
lol well Kim Kardashian has a butt you could land a fighter jet on....it's
all relative i guess.
Reply · 3 · Like· Yesterday at 8:26am.
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Anthony HighOne Morris · Philadelphia, Pennsylvania
Dean Collins , what's wrong with that? She only gets with men that can
handle it. That's why she plays in the "Jungle"... 阅读全帖 |
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F*****1
发帖数: 779 | 4 You do realize you are ugly, right?
Reply · Like· Yesterday at 8:41am
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Juan Morris · Top Commenter · IDT Corporation
Disgusting
Reply · Like· Yesterday at 8:50am
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Jerome Levenberg · Top Commenter · Cedarhurst, New York
Guess she doesn't know how to d... 阅读全帖 |
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x****6
发帖数: 4339 | 5 看题目，都是学术前沿的工作，屁挨着地水平的。
以马公和千老领域为主。
Picoscale Mechanics of Atomically Engineered Materials
Optical Control of Protein Assembly and Activity in Cell-Like-Compartments
Cell Membrane-Coated Nanodevice for Anti-Virulence Therapy Against
Antibiotic Resistant Bacteria
Artemisinin as a Potential Parkinson's Disease Treatment via Alleviation of
α-Synuclein Mediated Neuronal Damage and Inflammation
Exploring Posterior Growth in D. rerio Using a Live Cell Cycle Biosensor
Modeling the Spatio-Temporal Dynami... 阅读全帖 |
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w****a
发帖数: 186 | 6 我也来给个解释：
在计算机视觉的背景下，2d affine是2D homography的子集。
从几何意义上讲，2D homography是用来计算一堆在同一个三维平面上的点在不同的二
维图像中的投影位置的，是一个一对一的映射。2D affine是2D homography的一个特例
，它对应着的情况是这个三维平面在无穷远。
从代数特性上讲，2D homography是一个rank=3或者说可逆的矩阵，一般可以表示为：
H11 H12 H13
H21 H22 H23
H31 H32 1
Affine是它的简化形式，不但可逆而且第三行没有未知数：
A11 A12 A13
A21 A22 A23
0 0 1
计算homography(线性解)需要4对不共线的点，计算affine只需要3对不共线的点。一般
要用RANSAC这个方法来得到精确、鲁棒的结果。affine一般比homography更稳定一些，
所以可以先计算affine，然后再用affine作为homography的初始值，进行非线性优化(
比如Levenberg Marquardt)。
几何视觉方向最经典的教科书还是Mu |
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g******n
发帖数: 19 | 7 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: greensun (爱上了自己的尾巴), 信区: Statistics
标 题: 求源代码：多元非线性回归(multidimen nonlinear regression)
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jan 27 21:16:41 2009)
我的函数是y=1/(1+a*x1) * 1/(1+b*x2)
已知数据点x1(1...m) x2(1...m) y(1..m)
拟和系数 a ,b
我只在Numerical recipes 上找到一元的非线性回归算法(Levenberg–Marquardt
algorithm), 不知道那位肯指点一下二元的算法？fortran/c/c++ 代码都可以
谢谢// |
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g******n
发帖数: 19 | 8 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: greensun (爱上了自己的尾巴), 信区: Statistics
标 题: 求源代码：多元非线性回归(multidimen nonlinear regression)
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jan 27 21:16:41 2009)
我的函数是y=1/(1+a*x1) * 1/(1+b*x2)
已知数据点x1(1...m) x2(1...m) y(1..m)
拟和系数 a ,b
我只在Numerical recipes 上找到一元的非线性回归算法(Levenberg–Marquardt
algorithm), 不知道那位肯指点一下二元的算法？fortran/c/c++ 代码都可以
谢谢// |
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r****y
发帖数: 1437 | 9 1. 只要编对了，效率无所谓，反正你是做实验的
2. 对于statistical test, 这种东西还是裸上Monte-Carlo比较省事。
要是你的forward 方程不是很复杂，还有些东西可以用。要是非常复杂的
forward model, 还是自己裸写可靠。
statistic |
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p********e
发帖数: 80 | 10 我只用过最基本的Monte-Carlo，您是说所有统计的test都能用Monte-Carlo来解决？
您说的forward 方程是指要拟和的方程？不算太复杂吧。 |
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d****n
发帖数: 397 | 11 levenberg-marquardt(LM). |
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c****u
发帖数: 584 | 12
Levenberg-Marquardt method. it is used in origin.
I also use another program RF-graph, it used girdless iteration method which
won'd be traped in local minim, however slow. |
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g******n
发帖数: 19 | 13 我的函数是y=1/(1+a*x1) * 1/(1+b*x2)
已知数据点x1(1...m) x2(1...m) y(1..m)
拟和系数 a ,b
我只在Numerical recipes 上找到一元的非线性回归算法(Levenberg–Marquardt
algorithm), 不知道那位肯指点一下二元的算法？fortran/c/c++ 代码都可以
谢谢// |
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f*********2
发帖数: 48 | 14 老大，做ML的这些都是入门要求，您所提到的这些俺都能手推。
还能顺着 Fisher information 侃一点 information geometry；吹吹 MCMC 的几个经
典算法，包括 reversible jump MCMC；大谈主观贝叶斯和客观贝叶斯，以及和频率派
的那些恩恩怨怨；解常微方程不敢，聊一聊它的定性与稳定性理论，像 Lyapunov的几
个定理还是可以的；耍矩阵是一方面，另外还懂点张量分析；微分几何和微分拓扑都学
过，捡捡还能继续；从 Newton 法、梯度下降法、Lagrange 乘子法（包括对偶问题、
二次规划）到 Levenberg-Marquardt 法、BFGS 法等非线性最优化算法都能手推。
以我个人的经验，懂这些有个屁用！
手推更是变态！！又不是作发考题。就是当教书匠，大牛 Ng 讲课还拿着稿呢。
所以，我尊重你的学识，鄙视你的几乎致人内伤的考题！！！
老子花了很长时间总结失败的面试，基本与智商无关。最关键的是情商，得会幽默着侃
晕你的考官，得有一个阳光健康的外型。
至于工业界里的数学，计算机系或物理系本科的就够了。我们组的一个白人老油条，虽
... 阅读全帖 |
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f*********2
发帖数: 48 | 15 老大，做ML的这些都是入门要求，您所提到的这些俺都能手推。
还能顺着 Fisher information 侃一点 information geometry；吹吹 MCMC 的几个经
典算法，包括 reversible jump MCMC；大谈主观贝叶斯和客观贝叶斯，以及和频率派
的那些恩恩怨怨；解常微方程不敢，聊一聊它的定性与稳定性理论，像 Lyapunov的几
个定理还是可以的；耍矩阵是一方面，另外还懂点张量分析；微分几何和微分拓扑都学
过，捡捡还能继续；从 Newton 法、梯度下降法、Lagrange 乘子法（包括对偶问题、
二次规划）到 Levenberg-Marquardt 法、BFGS 法等非线性最优化算法都能手推。
以我个人的经验，懂这些有个屁用！
手推更是变态！！又不是作发考题。就是当教书匠，大牛 Ng 讲课还拿着稿呢。
所以，我尊重你的学识，鄙视你的几乎致人内伤的考题！！！
老子花了很长时间总结失败的面试，基本与智商无关。最关键的是情商，得会幽默着侃
晕你的考官，得有一个阳光健康的外型。
至于工业界里的数学，计算机系或物理系本科的就够了。我们组的一个白人老油条，虽
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