目录 . 非线性最小二乘问题的定义 . 最速下降法 . 牛顿法 . 高斯牛顿法 Gauss Newton . 列文伯格 马尔夸特法 Levenberg Marquardt 希望朋友们阅读后能够留下一些提高的建议呀，哈哈哈 . 非线性最小二乘问题的定义 对于形如 的函数，希望寻找一个局部最优的 x ，使得 F x 达到局部极小值 F x 。 begin equation F mathbf x fr ...
2019-07-25 11:02 0 1551 推荐指数：
1.简介和定义............................... 12.设计方法.................................................. 5 2.1.最陡下降法. ..................... 7 2.2.牛顿法. ....................................................... ...
一个复杂的多项式可以“过拟合”任意数据，言外之意是多项式函数可以接近于任何函数，这是什么道理呢？ 泰勒公式 欲理解多项式函数的过拟合，必先理解泰勒公式。 泰勒公式是一种计算近似值的方法，它是一个用函数某点的信息描述在该点附近取值的公式。已知函数在某一点的各阶导数值的情况之下 ...
MATLAB 中进行非线性最小二乘拟合的函数为：lsqnonline 函数和 lsqcurvefit 函数。帮助文档中的解释为： lsqnonlin: Solve nonlinear least-squares (nonlinear data-fitting) problem（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中的优化理论（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。博客中主要内容为： 非线性最小二乘介绍； 下降法相关理论(Desent ...
摘要:在非线性最小二乘问题现有的3类主要算法- 高斯-牛顿法、阻尼最小二乘法和最小二乘的拟牛顿法的基础上，引入了综合性能更优的非线性规划的SQPM (序列二次规划法)算法，并且为进一步提高SQPM算法迭代的收敛性，对其步长策略进行了改进。改进的SQPM算法成为无需精确计算参数概略值的非线性最小二 ...
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 ...
像大多数优化软件包一样，Ceres求解器依赖其能够在任意参数值下评估目标函数中每一项的值和导数。 正确而高效地做到这一点是取得好结果的关键。Ceres提供了一系列解决方案，其中一个就是在Hello World中用到的Automatic Differentiation (自动微分算法)。我们将探讨 ...
公式法 对于一元二次方程的一般形式：\(ax^2 + bx + c = 0\) 可以使用韦达公式来求方程的两个实数解\(x = \frac{-b+\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\)，两根之 ...
