求最优估计$x^{*}$,使得误差(残差)向量的$\epsilon=f(x^{*})-z$的平方和$S(x)=\epsilon^{T}\epsilon$最小,即求 \begin{equati ...
四参数正弦函数高斯牛顿法拟合 先给出几个主要的参考资料: 这个过程比较详细,我主要参考的是这个:https: wenku.baidu.com view d d f b a a .html 这个对概念介绍的比较清楚:https: wenku.baidu.com view f bb ff ba d a e e a .html fr search 其他参考: https: wenku.baidu.com ...
2020-05-17 10:18 0 778 推荐指数:
求最优估计$x^{*}$,使得误差(残差)向量的$\epsilon=f(x^{*})-z$的平方和$S(x)=\epsilon^{T}\epsilon$最小,即求 \begin{equati ...
我一直以为两者是相同的。。。原来SGD是一阶梯度,而牛顿迭代法是二阶梯度。 SGD(Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降法)和New-ton Method(牛顿迭代法) 梯度下降法,牛顿法,高斯-牛顿迭代法,附代码实现:https ...
高斯牛顿法: Levenberg–Marquardt方法: ...
code { font-family: "Cambria Math", "华文行楷", Monaco, Consolas, "Andale Mono", "DejaVu Sans Mono", mon ...
假设有一个可导函数f(x),我们的目标函数是求解最小值$min\frac{1}{2}f(x)^{2}$,假设x给定的初始值是$x_0$ 1、梯度下降法 将f(x)在$x_0$处进行1阶泰勒级数展开:$f(x)=f(x_0)+f(x_0)^{'}(x-x_0)$。 则我们的目标函数变成 ...
工业相机各种参数计算方法 一、工业镜头的计算方式 1、WD 物距 工作距离(Work Distance,WD)。 2、FOV 视场 视野(Field of View,FOV) 3、DOV 景深(Depth of Field)。 4、Ho:视野的高度 5、Hi:摄像机 ...
计算步骤如下: 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 ...
我们有一条曲线,怎么画出线性回归曲线呢? 第一 先把n个数据测量值画在坐标纸上,如果呈现一种直线趋势,才可以进行最小二乘法(直线回归法)。 第二 然后就是计算这些n个数据点的横坐标和纵坐标的各自平均值,利用如下计算公式: 第三 接着计算 ...