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 ...
原文：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 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很小的时候，H占主要地位，公式变为高斯牛顿法，当lambda很大的时候，H可以忽略，公式变为最速下降法。该方法提供了更 ...
2019-01-04 11:32 0 1405 推荐指数：
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。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 ...
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matlab练习程序（高斯牛顿法最优化）
计算步骤如下： 图片来自《视觉slam十四讲》6.2.2节。 下面使用书中的练习y=exp(a*x^2+b*x+c)+w这个模型验证一下，其中w为噪声，a、b、c为待解算系数。 代码如下： 迭代结果，其中散点为带噪声数据，红线为原始模型，绿线为解算模型 ...
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