请教，用R进行nls拟合是，其中有一个参数“control”不知道是什么含义？
nls的拟合结果中有一个convergence tolerance，那能否在拟合前利用convergence tolerance控制拟合精度呢？
nls拟合的迭代次数或者说精度是怎么控制的呢？
看了帮助文档还是糊里糊涂，请高人指点...跪谢
R学习，拟合问题初学者求教？
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- 2022-06-03 10:19回答 1 已采纳 重启然后重新运行一遍看看；又或者把放入模型的数据拿出来看看有没有问题。
- 2021-10-25 09:32回答 1 已采纳 建议是机器学习-神经网络或者自己找个多项式的然后最小二乘，或者弄个非线性函数
- 2023-01-10 11:15回答 2 已采纳 你说的方式都可以缓解过拟合问题。 使用 L1 正则化项来解决过拟合问题(使用 statsmodels.formula.logit 函数中的 L1_wt 参数来设置 L1 正则化项，或者使用 L2_w
- 2021-01-13 19:50该数据为客流量时间序列数据，用于为一篇博文所使用，展示利用R语言拟合ARIMA模型。
- 2022-09-23 19:23回答 1 已采纳 可以查看手册：opencv any 中的内容
- 2022-10-18 16:20回答 2 已采纳 1.7%也不算多啊，数据集小一些或者数据集分布偏差点就这样了是否还是得看loss曲线或acc曲线来判断。比如训练集loss不断下降，验证集先下降后上升，就是经典的过拟合现象；或者验证集的loss基本上
- 2023-03-30 21:31回答 1 已采纳 这里data换成你的data y=horsepower x=mpg # 计算x和y的平均值 mean_x <- mean(x) mean_y <- mean(y) # 绘制xyplot
- 2022-09-24 08:35用于Weibull分布概率密度函数拟合林分直径分布的代码，对其进一步的分析有一定的帮助！
- 2021-11-23 11:34回答 2 已采纳 使用类似如下方式获取参数值： k<-ml$m$getPars()[[1]] Vm<-ml$m$getPars()[[2]] print(paste('k=',k)) print(paste
- 2022-10-15 14:33回答 1 已采纳 得看你模型保存的方式，如果是通过save_model函数保存的模型，读取方法就得是model_lgb = lgb.Booster(model_file_path)
- 2020-09-15 10:21回答 1 已采纳 没办法，你的训练样本太少。增加训练样本是唯一的办法。 好比吃不饱饭怎么办，不增加饭，采用稀饭掺水，少餐多顿这些办法都治标不治本。 所以你看即便it大厂，也在拼命积攒数据以及人工标注数据，花费大
- 2022-01-30 11:2417岁boy想当攻城狮的博客 正确拟合是将样本特征学习的非常平滑，也就是学习到的样本与验证样本特征差距不大，经过算法学习样本特征值与验证集样本特征值差距并不大 如下图是一个正确拟合的数据曲线图： 从上图中可以看到有许多的方块点...
- 2023-02-18 09:49回答 2 已采纳 是的，在拟合gamlss模型前，应当先对响应变量进行Box-Cox转换，以保证拟合模型的准确性。如果残差仍然不服从正态分布，那么可以考虑使用family=BCT/BCCG/BCPE，这些模型可以拟合非
- 2022-07-10 17:31晓亮.的博客 在模型拟合数据时，当特征值太少，不能够很好的拟合数据，我们称其为欠拟合或高偏差；当特征值过多时，虽然拟合的曲线经过了每个数据，代价值接近0，但是它的实用性不强，不能很好的泛化，称其为过拟合或高方差...
- 2021-12-19 23:06吹哨子的喇叭花的博客 今天给大家讲一下如何给散点图添加最优拟合曲线。
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