容易和梯度下降法一样,陷入锯齿状,导致迭代次数较长。 不过,为了能够更好的进行最小二乘问题的求解,我们可以使用列文伯格-马夸特法(LM)来进行求解。 5、列文伯格-马夸特法 该方法是在高斯牛顿法的基础上进行的改进,基本的思路和原理和高斯牛顿法一样。 在高斯牛顿法的缺点中,可以看到,有一点使容易进入锯齿状,导致...
在SLAM过程中，最大似然估计问题可转换为最小二乘问题。最小二乘问题的求解方法主要有四种：牛顿法、梯度下降法、高斯牛顿法和列文伯格-马夸特法。牛顿法基于目标函数的二阶泰勒展开，通过求导找到极值点。梯度下降法则以负梯度方向迭代寻找最小值，常用于优化求解。高斯牛顿法则利用误差函数的线性近似，将...
梯度下降，轻盈步伐：以一阶泰勒展开为指导，梯度下降法如同舞者般，沿着误差梯度的反方向跳跃，但可能会陷入局部最小值的“锯齿”路线，寻找着全局最优解的边缘。高斯牛顿，精简策略：高斯牛顿法瞄准最小二乘的精髓，避开海塞矩阵的繁复，但矩阵奇异时可能会导致稳定性下降，如同走钢丝，需谨慎前行。列文伯...
利用梯度下降法作为优化算法，则网络的非线性描述函数中的参数变化的数学原理和高斯牛顿法类似，具体的操作...
先把概念给出来，迭代法如下 最小二乘法概念是这样的 好了，现在可以来回顾一下原问题 使用高斯牛顿...
百度试题 题目最小二乘原则和方法是哪些学者提出的?? 勒戎德乐高斯牛顿麦克斯韦 相关知识点: 试题来源: 解析 高斯
求大神助攻,下周二下..求大神助攻,下周二下午。数值分析。这是考点1、拉格朗日插值、牛顿插值2、最佳平方逼近、最小二乘法3、数值积分概论、高斯求积4、线性方程组Jacobi迭代法和Gauss-Seidle迭代法5、非线性方程
第3部分介绍梯度下降法; 第4部分介绍高斯牛顿法; 第5部分介绍列文伯格-马夸特法; 第6部分介绍几种方法的联系。 1、最小二乘 我们想要求解的问题是SLAM过程中的最大似然估计问题。由于最大似然估计问题可以转换为最小二乘问题,所以也就是最小二乘的求解问题。