LM 算法有两种推导和实现,一种是算法发明者使用的 阻尼法,一种是后来学者补充的 置信域法。这里分别作出推导。 阻尼法推导 Damped Method 1. 一阶泰勒展开近似 对f(x) 在xn 处泰勒展开: f(xn+Δx)≈f(xn)+J(xn)Δx 将问题转化为:对于每次迭代,求最优的 Δx 。表达如下: Δx∗=argminΔx...
LM算法的推导: LM算法全称Levenberg-Marquardt算法,LM算法在高斯牛顿法的基础上添加了一个约束:每次迭代的步长Δx不要太大。LM算法的代价函数在高斯牛顿的基础上添加了一个步长的正则项,如下: 其中: x=xk+Δx,xk为第k次迭代时x的取值,Δx为代价函数取得最优值时x的增量,x∈Rn。
LM算法的推导过程 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 lianjiehere 粉丝- 46 关注- 0 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: 高斯牛顿算法的推导过程 » 下一篇: ppt罗列项排版 posted @ 2016-10-13 15:13 lianjiehere 阅读(4382) 评论(0) 收藏 举报 刷新页面返回顶部 登录后才能查看或发表...
LM算法的推导过程 LM算法的推导过程
2019-12-01 00:57 − 十分钟掌握Pandas(上)——来自官网API 其实不止10分钟,这么多,至少一天一、numpy和pandas numpy是矩阵计算库,pandas是数据分析库,关于百度百科,有对pandas的介绍。 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务... SteveYu 0 7442 Java...
LM 算法用于解决非线性最小二乘问题,问题定义如下: LM 算法有两种推导和实现,一种是算法发明者使用的阻尼法,一种是后来学者补充的置信域法。这里分别作出推导。 阻尼法推导 Damped Method 1. 一阶泰勒展开近似 对 在 处泰勒展开: 将问题转化为:对于每次迭代,求最优的 ...