方法1:梯度下降法
#include #include #include #include #include #include #include class descent_method
;descent_method::descent_method(double a, double b, double c) : a_(a), b_(b), c_(c)
descent_method::~descent_method()
void descent_method::add_obs(double x, double y) //新增觀測
void descent_method::solve_cost()
{ for (int i = 0; i < max_iter_; i++) //最大的迭代次數
{cal_gradient(); //計算梯度
//std::cout<<"success cal j"《目前梯度下降演算法還存在一些問題,例如如何調lamda的引數跟min_step之間的關係
參考部落格:
[1]
[2]
非線性最小二乘
非線性最小二乘問題是求解目標引數 的最優值的方法 1.要有待優化的引數x 2.要知道引數與估計值的函式關係 f x 3.要有觀測資料z 4.待優化引數的初值x0 5.待優化引數的範圍 可選 非線性最小二乘問題，可以轉化為非線性優化問題 解非線性最小二乘需要非線性優化演算法 非線性優化演算法最通用的方...
4 3非線性函式最小二乘擬合
非線性函式 最小二乘法擬合 馬玉華 2020.9.11 已知一組自變數資料x和函式值y，以及函式形式y f c,x 但是表示式的引數c不知道。對資料xy進行擬合，求解引數c 基本格式 c lsqcurvefit fun,c0,x,y 完整格式 c,q lsqcurvefit fun,c0,x,y,l...
LM演算法與非線性最小二乘問題
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