D:\ZBY\ZBYQT\VarTst\main.cpp:71: error: no matching function for call to 'PolynomialRegression::dot(std::vector<double>&, __gnu_cxx::__alloc_traits<std::allocator<std::vector<double> > >::value_type&)' numerator += weight * y[i] * dot(x_poly, X_poly[i]); ^
时间: 2024-04-25 08:27:46 浏览: 5
这个错误信息是针对 C++ 代码的,看起来是在调用 `PolynomialRegression` 类的 `dot()` 方法时出错了。该方法需要传入一个 `std::vector<double>` 类型的向量和一个 `__gnu_cxx::__alloc_traits<std::allocator<std::vector<double> > >::value_type&` 类型的参数,但是你传入的参数类型不匹配,导致编译器找不到匹配的函数。
你可以检查一下你的代码,看看是否有传参错误或者参数类型不匹配的地方。如果还有问题,建议贴出相关代码,方便更好地定位问题。
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D:\ZBY\ZBYQT\VarTst\main.cpp:45: error: no matching function for call to 'Eigen::Matrix<double, -1, -1>::mean(int)' b_ = y.mean() - A_.transpose() * X.mean(0); ^
这个错误可能是因为您的 Eigen 版本太旧,不支持 `mean()` 方法。您可以尝试更新 Eigen 版本,或者使用 Eigen 的 `MatrixBase` 类型和 `mean()` 函数来计算均值。
以下是使用 `MatrixBase` 和 `mean()` 函数来计算均值的修改后的代码:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
class VARModel {
public:
VARModel(int p);
void addObservation(const VectorXd& observation);
void estimateCoefficients();
VectorXd predict(int steps);
private:
int p_;
int n_;
std::vector<VectorXd> observations_;
MatrixXd A_;
VectorXd b_;
};
VARModel::VARModel(int p) : p_(p), n_(0), A_(p, p), b_(p) {
A_.setZero();
b_.setZero();
}
void VARModel::addObservation(const VectorXd& observation) {
if (n_ == 0) {
n_ = observation.size();
}
observations_.push_back(observation);
}
void VARModel::estimateCoefficients() {
int T = observations_.size() - p_;
MatrixXd X(T, p_ * n_);
VectorXd y(T * n_);
for (int i = 0; i < T; ++i) {
for (int j = 0; j < p_; ++j) {
X.block(i, j * n_, 1, n_) = observations_[i + j].transpose();
}
y.segment(i * n_, n_) = observations_[i + p_];
}
A_ = (X.transpose() * X).inverse() * X.transpose() * y;
b_ = y.mean() - A_.transpose() * X.colwise().mean();
}
VectorXd VARModel::predict(int steps) {
VectorXd prediction(n_ * steps);
VectorXd x(n_ * p_);
for (int i = 0; i < p_; ++i) {
x.segment(i * n_, n_) = observations_.back() - b_;
}
for (int i = 0; i < steps; ++i) {
x.segment(0, n_ * (p_ - 1)) = x.segment(n_, n_ * (p_ - 1));
x.segment(n_ * (p_ - 1), n_) = A_.transpose() * x + b_;
prediction.segment(i * n_, n_) = x.segment(n_ * (p_ - 1), n_);
}
return prediction;
}
int main() {
int p = 2;
VARModel model(p);
VectorXd observation(2);
observation << 1.0, 2.0;
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
model.addObservation(observation);
observation += VectorXd::Random(2);
}
model.estimateCoefficients();
VectorXd prediction = model.predict(5);
std::cout << "Predictions: " << std::endl << prediction << std::endl;
return 0;
}
```
在这个修改后的实现中,我们使用 `colwise()` 方法和 `mean()` 函数来计算矩阵的每一列的均值,得到一个 p 维向量。然后,我们使用这个向量来计算 b。
D:\ZBY\ZBYQT\k3dsurf-0.6.1\src\main.cpp:22: error: qmainwindow.h: No such file or directory
这个错误提示是因为编译器无法找到 qmainwindow.h 文件。有几个可能的原因:
1. Qt 框架没有正确安装或者路径没有正确设置。
2. 项目文件中没有正确包含 Qt 框架所需的头文件路径。
3. Qt 版本不兼容或者不正确。
您可以尝试以下几个解决方案:
1. 确认您的 Qt 框架已经正确安装,并且环境变量和路径已经正确设置。
2. 在项目文件中添加正确的头文件路径,可以使用 INCLUDEPATH += path/to/qt/headers 的方式添加。
3. 确认您的项目所使用的 Qt 版本与您的编译器兼容,并且已经正确设置。
如果您仍然无法解决问题,您可以提供更多的错误信息和代码细节,以便更好地帮助您解决问题。