Levenberg-Marquardt (LM) 算法是一种用于解决非线性最小二乘问题的有效算法。该算法结合了梯度下降法和牛顿法的优点,通过调整一个称为阻尼因子(λ)的参数,在两者之间进行平衡。 当λ 很小时,LM 算法的行为类似于牛顿法,这意味着它会采取较大的步长,这有助于快速接近极小值。 当λ 很大时,LM 算法的行为类似于梯度下降
zeros((x.size, 3)) J[:, 0] = -x**2 * exp_term J[:, 1] = -x * exp_term J[:, 2] = -exp_term return J def levenberg_marquardt(x, y, params_init, max_iter=100, tol=1e-6, mu_init=1e-3, nu=2): params = np.array(params_init) mu = mu_init for i in range(...
Levenberg-Marquardt算法是一种用于非线性最小二乘问题的优化算法,它结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点,能够更快速地收敛到最优解。以下是一个使用Python实现的Levenberg-Marquardt算法的示例代码,以及简要的使用说明。 Levenberg-Marquardt算法Python实现 python import numpy as np def levenberg_marquardt(fun, x0,...
在Python中实现LM算法的完整指南 LM(Levenberg-Marquardt)算法是一种用于最小化非线性函数的优化算法,广泛应用于曲线拟合和参数估计等问题。对于刚入行的小白,理解实现LM算法的整个过程至关重要。本文将通过一个简单的步骤流程和详细代码说明,帮助你理解如何在Python中实现LM算法。 LM算法的实现流程 下面是实现LM算法的...
在深度学习与优化算法领域,LM(Levenberg-Marquardt)算法是一种非常重要的非线性最小二乘法优化算法,广泛应用于参数估计和曲线拟合等任务。结合Python的强大功能,使用LM算法进行数值计算与数据处理成为了一个热门话题。接下来的内容旨在详细阐述“LM算法 python 掘金”的解决方案。
经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1、Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2、The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3、Neural Network Design 4、http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8...
‘lm’ : Levenberg-Marquardt algorithm as implemented in MINPACK. Doesn’t handle bounds and sparse Jacobians. Usually the most efficient method for small unconstrained problems. 默认为‘trf’。有关详细信息,请参阅注释。 ftol:浮点数或无,可选 ...
基于Levenberg-Marquardt训练算法的BP网络Python实现 基于Levenberg-Marquardt训练算法的BP⽹络Python实现经过⼀个多⽉的努⼒，终于完成了BP⽹络，参考的资料为：1、Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2、The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting ...
root= leastsq(func, np.asarray((1,1,1))) # 初始猜测值print(root[0]) 运行结果: [ 1.00886951 5.00607313 1.036197 ] 缺点:只是普通的最小二乘解法,对于参数过于相近的情况,比如病态雅克比矩阵的求解效果不好。 有知道L-M算法(Levenberg-Marquardtalgorithm)的朋友望告知。
在本篇文章中,作为一名经验丰富的开发者,我将引导你一步一步实现LM(Levenberg-Marquardt)迭代优化算法。LM算法通常用于非线性最小二乘问题,特别是在数据拟合方面。以下是整个流程的概述。 流程步骤 每一步的详细说明 1. 准备数据 我们需要一些数据来拟合模型。我们将使用numpy生成一些示例数据。