Levenberg-Marquardt优化算法以及基于LM的BP-ANN
化。Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种。 Levenberg-Marquardt算法是使用最广泛的非线 ...
原文：Levenberg-Marquardt迭代（LM算法）-改进Guass-Newton法
前言 a 对于工程问题，一般描述为：从一些测量值 观测量 x 中估计参数 p 即x f p ， 其中，x为测量值构成的向量，参数p为待求量，为了让模型能适应一般场景，这里p也为向量。 这是一个函数求解问题，可以使用Guass Newton法进行求解，LM算法是对Newton法的改进。 c 如果函数f为线性函数，那这个问题就变成了最小二乘问题 请参阅我另一篇博客：最小二乘法 ， d 这篇博客中讲解 ...
2016-03-07 08:31 0 12051 推荐指数：
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原文：http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何为梯度？ 一般解释： f(x)在x0的梯度：就是f(x)变化最快的方 ...
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上一篇博客中介绍的高斯牛顿算法可能会有J'*J为奇异矩阵的情况，这时高斯牛顿法稳定性较差，可能导致算法不收敛。比如当系数都为7或更大的时候，算法无法给出正确的结果。 Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了这个问题。 计算迭代系数deltaX公式如下： 当lambda很小 ...
Levenberg-Marquardt 的 MATLAB 代码
参考资料： 1，《精通MATLAB最优化计算（第2版）》作者：龚纯 等 的 第9章 9.3 小节 L-M 法 2，《数值分析》 作者：Timothy Sauer 的 第4章 4.4节 非线性最小二乘的 例子 第一本书里头虽然有代码，然而有错误，修正了错误之处 ...
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基于qt creator开发环境下的高斯曲线拟合实现过程： 空气VOCs色谱图得到的一系列离散数据，色谱峰处符号高斯分布，故采用高斯函数对其进行曲线拟合。开发环境为qt creator，拟合算法选用Levenberg-Marquardt，结果与origin拟合结果一致。Matlab中具有强大 ...
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高斯牛顿法： Levenberg–Marquardt方法： ...
Levenberg–Marquardt algorithm
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