文件名称：bspline-regression
文件大小：291KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-29 23:21:31
Python
bspline回归 该存储库提供了将任何程度的显式均匀 B 样条拟合到非结构化2D/3D/ND 点数据所需的代码。 在上面的示例中，数据点（红色）由具有 14 个控制点（黑色）的均匀三次 B 样条（蓝色）近似。 这个存储库的主要目的是提供一个通用的 B 样条求解器，它易于使用，具有最小的依赖性，但仍然具有高性能。 第二个目的是为人们学习 B 样条、稀疏非线性最小二乘优化，特别是阻尼牛顿算法和 Levenberg-Marquardt 算法提供一个起点。 添加一名作者 许可证：MIT（请参阅许可证） 依赖关系 此存储库经过测试可在 Python 2.7 和 Python 3.4 下工作。 所需的依赖项是： 麻木 西比 同情 matplotlib 入门 生成上面的示例问题和初始化： python generate_example.py 512 1 1e-1 3 14 Example
【文件预览】：
bspline-regression-master
----.gitignore(7B)
----uniform_bspline.py(10KB)
----generate_example.py(4KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(7KB)
----fit_uniform_bspline.py(19KB)
----util.py(1002B)
----figures()
--------README-3.png(32KB)
--------README-4.png(43KB)
--------README-1.png(51KB)
--------README-0.png(43KB)
--------README-5.png(32KB)
--------README-2.png(44KB)
--------README-3-LM.png(32KB)
----visualise.py(6KB)