最小二乘法,用于优化得到一组解,这组解距离实际解得值得差的总和最小,以这个差的总和作为优化能量的优化问题
对于线性的最小二乘法而言,通常遇到的情况是求解方程over-determined,就是方程个数大于未知量个数,这种最小二乘优化问题,往往是可以凸优化的,可以找到闭式解(方程的解可以用公式具体表达出来)
而非线性最小二乘往往需要通过迭代的方式来求解。并不是凸优化,可能存在几个局部最优
最小二乘法,用于优化得到一组解,这组解距离实际解得值得差的总和最小,以这个差的总和作为优化能量的优化问题
对于线性的最小二乘法而言,通常遇到的情况是求解方程over-determined,就是方程个数大于未知量个数,这种最小二乘优化问题,往往是可以凸优化的,可以找到闭式解(方程的解可以用公式具体表达出来)
而非线性最小二乘往往需要通过迭代的方式来求解。并不是凸优化,可能存在几个局部最优
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
ComfyUI
ComfyUI是一款易于上手的工作流设计工具,具有以下特点:基于工作流节点设计,可视化工作流搭建,快速切换工作流,对显存占用小,速度快,支持多种插件,如ADetailer、Controlnet和AnimateDIFF等

被折叠的 条评论
为什么被折叠?