原文:SLAM中的优化理论(一)—— 线性最小二乘

最近想写一篇系列博客比较系统的解释一下 SLAM 中运用到的优化理论相关内容,包括线性最小二乘 非线性最小二乘 最小二乘工具的使用 最大似然与最小二 乘的关系以及矩阵的稀疏性等内容。一方面是督促自己对这部分知识进行总结,另一方面也希望能够对其他人有所帮助。由于内容比较多希望能够坚持写完。 本篇博客主要讲解线性最小二乘问题,主要包括以下内容: 最小二乘问题的定义 正规方程求解 乔姆斯基分解法求解 ...

2017-07-23 16:42 1 4970 推荐指数:

查看详情

SLAM优化理论(二)- 非线性最小二

本篇博客为系列博客第二篇,主要介绍非线性最小二乘相关内容,线性最小二乘介绍请参见SLAM优化理论(一)—— 线性最小二乘。本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法。博客主要内容为:   非线性最小二乘介绍;   下降法相关理论(Desent ...

Sun Jul 30 22:55:00 CST 2017 3 18830
SLAM的非线性优化

  总结一下SLAM关于非线性优化的知识。 先列出参考: http://jacoxu.com/jacobian%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%92%8Chessian%E7%9F%A9%E9%98%B5/ http://blog.csdn.net/dsbatigol ...

Tue Jun 27 01:27:00 CST 2017 0 1815
线性最小二乘问题的方法

1.简介和定义............................... 12.设计方法.................................................. 5   ...

Tue Oct 20 02:27:00 CST 2020 3 1042
线性回归——最小二乘法_实例(一)

上篇文章介绍了最小二乘法的理论与证明、计算过程,这里给出两个最小二乘法的计算程序代码; #Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 数据长度 N = length(x); % 3 %% 计算x ...

Sat Sep 24 23:51:00 CST 2016 0 2610
线性回归:最小二乘法实现

目录 一、线性回归 二、最小二乘法 三、最小二乘法(向量表示) 四、Python实现 一、线性回归   给定由n个属性描述的样本x=(x0, x1, x2, ... , xn),线性模型尝试学习一个合适的样本属性的线性组合来进行预测任务,如:f(x ...

Mon Jan 11 02:54:00 CST 2021 0 327
线性回归(最小二乘法)

线性回归:是利用数理统计回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 梯度下降,http://www.cnblogs.com/hgl0417/p/5893930.html 最小二乘: 对于一般训练集 ...

Fri Dec 30 17:27:00 CST 2016 0 2307
线性回归之最小二乘法

线性回归之最小二乘法 1.最小二乘法的原理 最小二乘法的主要思想是通过确定未知参数\(\theta\)(通常是一个参数矩阵),来使得真实值和预测值的误差(也称残差)平方和最小,其计算公式为\(E=\sum_{i=0}^ne_i^2=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i ...

Fri Nov 08 06:59:00 CST 2019 0 498
最小二乘法线性拟合

先上代码: 算法解释:   曲线拟合的常用方法:     偏差绝对值之和最小:          偏差绝对值最大的最小:          偏差平方和最小:        其中使偏差平方和最小的方法称为最小二乘法。   以直线拟合为例。设x和y之间的函数关系 ...

Fri Sep 01 00:42:00 CST 2017 0 7032
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM