最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的 数据与实际数据 之间误差的平方和为最小 。 曲线拟合可用最小二乘法来进行进行参数估计(即用来估计斜率k和截距b)。最
非线性优化中有一系列这类方法,这类方法也被称之为信赖区域方法(Trust Region Method)。在信赖区域里边,我们认为近似是有效的;出了这个区域,近似可能会出问题。 那么如何确定这个信赖区域的范围呢? 一个比较好的方法是根据我们的近似模型跟实际函数之间的差异来确定这个范围:如果差异小,我们就让范围尽可能大;如果差...
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