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...
这四者并非孤立的存在，而是递进的优化过程，牛顿法为梯度下降法的升级，高斯牛顿和列文伯格-马夸特则在误差函数优化中展现出不同的策略：高斯牛顿如疾风，列文伯格-马夸特则如细雨，它们在病态性问题上施展魔力，通过参数调整，巧妙地在两者之间切换。初始参数的选择，如同航程的起点，对效率有着深远影响。在...
高斯牛顿法则利用误差函数的线性近似，将最小二乘问题转换为线性方程求解。列文伯格-马夸特法则在高斯牛顿法基础上引入信赖区域，动态调整步长，避免步长过大导致的迭代问题。这四种方法在最小二乘问题的求解中，既有区别也有联系。针对目标函数和误差函数的不同优化策略，决定了牛顿法、梯度下降法与高斯牛顿...
百度试题 题目牛顿公式法和高斯公式法求像的根本*区别在()。 A.焦点B.焦距C.物距D.坐标原点不同相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
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牛顿公式法和高斯公式法求像的根本*区别在()。A.焦点 B.焦距 C.物距 D.坐标原点不同点击查看答案 您可能感兴趣的试卷你可能感兴趣的试题 1.单项选择题下列关于公式法求像说法正确的是()。 A.利用焦点求解像的准确位置和大小,称为公式法求像 B.利用焦距参数定量求解像的准确位置和大小,称为公式法求像 C....
牛顿法要比梯度下降法更具有全局判断能力 梯度法从初始点的领域开始判断，在局部进行下降，然后步步逼近...
之前忘了啥是牛顿法了 刚才看完后发现
第2部分介绍牛顿法; 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。