標籤: 高斯牛顿

數值優化之高斯-牛頓法（Gauss-Newton）. 其他 · 發表 2019-01-31. 一、基本概念定義. 1.非線性方程定義及最優化方法簡述. 指因變數與自變數之間的關係不是線性的 ...

2016年6月8日 - 本次讲解内容如下：基本数学名词识记牛顿法推导、算法步骤、计算实例高斯牛顿法推导(如何从牛顿法派生)、算法步骤、编程实例高斯牛顿法优劣 ...

高斯一牛顿迭代法(Gauss-Newton iteration method)是非线性回归模型中求回归参数进行最小二乘的一种迭代方法，该法使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性 ...

高斯-牛顿法就是用来解决这一问题的巧妙方法. 高斯-牛顿法没有使用二次模型的整个二阶Hessian矩阵，而是在(1) 中使用B_k \[LongEqual] J_k^TJ_k，这样就使得 ...

2017年4月8日 - 梯度下降法-------------------. 梯度的一般解释：. f(x)在x0的梯度：就是f(x)变化最快的方向。梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。

2016年1月1日 - 最近写作业正好用到levenberg-Marquart算法。抛个砖怒答一发。首先梯度下降法和高斯牛顿法都是最优化方法。其区别之处在于，梯度下降法在寻找目标函数极小值 ...

2018年8月11日 - 最小二乘问题可以分为线性最小二乘和非线性最小二乘两类，本文的目标是介绍两种经典的最小二乘问题解法：高斯牛顿法与莱文贝格-马夸特方法。

2018年8月23日 - 很多问题最终归结为一个最小二乘问题，如SLAM算法中的Bundle Adjustment，位姿图优化等等。求解最小二乘的方法有很多，高斯-牛顿法就是其中 ...