Levenberg-Marquardt迭代（LM算法）-改进Guass-Newton法
1、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) ...
原文：Levenberg-Marquardt优化算法以及基于LM的BP-ANN
一.LM最优化算法 最优化是寻找使得目标函数有最大或最小值的的参数向量。根据求导数的方法，可分为 大类。 若f具有解析函数形式，知道x后求导数速度快。 使用数值差分来求导数。根据使用模型不同，分为非约束最优化 约束最优化 最小二乘最优化。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性最小二乘算法 用模型函数 f 对待 ...
2014-10-18 22:22 0 6150 推荐指数：
相关推荐
matlab练习程序（Levenberg-Marquardt法最优化）
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
% opti_LM_test1 % 测试了 MATLAB最优化 书中的 L-M 的例子，结果是正确的 clear all ...
Levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法
Levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法 eryar@163.com Abstract. Levmar is GPL native ANSI C implementations of the Levenberg-Marquardt optimization ...
【math】梯度下降法(梯度下降法，牛顿法，高斯牛顿法，Levenberg-Marquardt算法)
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 ...
Levenberg-Marquardt算法实现高斯曲线拟合（qt creator）
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 ...
Levenberg–Marquardt algorithm
Levenberg-Marquardt又称莱文伯格－马夸特方法（Levenberg–Marquardt algorithm）能提供数非线性最小化（局部最小）的数值解。 此算法能借由执行时修改参数达到结合高斯-牛顿算法以及梯度下降法的优点，并对两者之不足作改善（比如高斯-牛顿算法之逆矩阵不存在 ...
V-rep学习笔记：机器人逆运动学数值解法（Damped Least Squares / Levenberg-Marquardt Method）
The damped least squares method is also called the Levenberg-Marquardt method. Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种。它是使用最广泛的非线性最小二乘算法，具有梯度法和牛顿法的优点。当λ很小 ...