Похожие презентации:
Машинное обучение для обработки экспериментальных данных
1.
Машинное обучение для обработкиэкспериментальных данных
Алгоритм scipy.optimize.curve_fit()
2.
Цель:1) Получить экспериментальные данные
2) C помощью scipy.optimize.curve_fit() построить гиперболическую кривую
для экспериментальных данных
3) С помощью scipy.optimize.curve_fit() определить тангенс угла наклона
линейного участка полученной кривой
4) Путем нормировки полученного значения определить скорость
ферментативной реакции в заданных условиях
3.
Исходные экспериментальные данные4.
Принцип работы scipy.curve_fit()5.
Код (аналогично для каждого датасета)Результат - наилучшие переменные выбранной модели (первая функция[0]),
искомый тангенс наклона линейного участка (вторая функция[0][0])