回归--非线性最小二乘-高斯牛顿法

本文介绍了非线性最小二乘问题的基本概念及解决方法。通过泰勒展开式来逼近非线性函数,并利用L-M算法进行迭代求解。文章详细解释了算法原理及其在实际中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

我们经常遇到的问题是非线性最小二乘,下面说一下非线性最小二乘问题。

其中,

最小化上式。

我们通过泰勒展式在处展开,得:

然后带入,得到:

然后,对上式进行求导并令导数等于零,即:


那么通过上式,我们可以令:

L-M算法就是:

加上步长后更一般的迭代:






评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值