求最優估計$x^{*}$,使得誤差(殘差)向量的$\epsilon=f(x^{*})-z$的平方和$S(x)=\epsilon^{T}\epsilon$最小,即求 \begin{equati ...
四參數正弦函數高斯牛頓法擬合 先給出幾個主要的參考資料: 這個過程比較詳細,我主要參考的是這個:https: wenku.baidu.com view d d f b a a .html 這個對概念介紹的比較清楚:https: wenku.baidu.com view f bb ff ba d a e e a .html fr search 其他參考: https: wenku.baidu.com ...
2020-05-17 10:18 0 778 推薦指數:
求最優估計$x^{*}$,使得誤差(殘差)向量的$\epsilon=f(x^{*})-z$的平方和$S(x)=\epsilon^{T}\epsilon$最小,即求 \begin{equati ...
我一直以為兩者是相同的。。。原來SGD是一階梯度,而牛頓迭代法是二階梯度。 SGD(Stochastic Gradient Descent,隨機梯度下降法)和New-ton Method(牛頓迭代法) 梯度下降法,牛頓法,高斯-牛頓迭代法,附代碼實現:https ...
高斯牛頓法: Levenberg–Marquardt方法: ...
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假設有一個可導函數f(x),我們的目標函數是求解最小值$min\frac{1}{2}f(x)^{2}$,假設x給定的初始值是$x_0$ 1、梯度下降法 將f(x)在$x_0$處進行1階泰勒級數展開:$f(x)=f(x_0)+f(x_0)^{'}(x-x_0)$。 則我們的目標函數變成 ...
工業相機各種參數計算方法 一、工業鏡頭的計算方式 1、WD 物距 工作距離(Work Distance,WD)。 2、FOV 視場 視野(Field of View,FOV) 3、DOV 景深(Depth of Field)。 4、Ho:視野的高度 5、Hi:攝像機 ...
計算步驟如下: 下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下,其中w為噪聲,a、b、c為待解算系數。 代碼如下: 迭代結果,其中散點為帶噪聲數據,紅線為原始模型,綠線為解算模型 ...
我們有一條曲線,怎么畫出線性回歸曲線呢? 第一 先把n個數據測量值畫在坐標紙上,如果呈現一種直線趨勢,才可以進行最小二乘法(直線回歸法)。 第二 然后就是計算這些n個數據點的橫坐標和縱坐標的各自平均值,利用如下計算公式: 第三 接着計算 ...