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2017年12月28日
高斯-牛顿迭代
摘要: 高斯牛顿迭代用于求解最小化(r中的函数数量大于等于β中的变量数量) 类似于牛顿迭代法寻找每一步迭代所得解得切线,高斯牛顿迭代法要找r在β处的最优线性逼近。 雅可比矩阵体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近,形式如下 也就是说 雅克比矩阵行数与列数不相等,所以求逆方法后结果为。(这里也说明了r中的函
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posted @ 2017-12-28 08:52 z1j1n1
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