最小二乘法的概念 最小二乘法的目标:求误差的最小平方和,对应有两种:线性和非线性. 线性最小二乘的解是closed-form即x=(A^T A)^{-1}A^Tb, 而非线性最小二乘没有closed-form,通常用迭代法求解. 最小二乘法的方法有 迭代法,即在每一步update未知量逐渐逼近解,可以用于各种各样的问题(包括最小二乘),比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和. 梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以) 高斯-牛顿法是另一种经常用于求解非线性最小二

摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法--LM算法的文章,当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触: LM算法,全称为Levenberg-Marquard算法,它可用于解决非线性最小二乘问题,多用于曲线拟合等场合. LM算法的实现并不算难,它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其邻域内做线性近似,忽略掉二阶以上的导数项,从而转化为线性最小二乘问题,它具有收敛速度快等优点.LM算法属于一种"信赖域法"--所谓的信赖域法,此处稍微解释一下:在最优化算法中,都是

              1.前言                                a.对于工程问题,一般描述为:从一些测量值(观测量)x 中估计参数 p?即x = f(p),                              其中,x为测量值构成的向量,参数p为待求量,为了让模型能适应一般场景,这里p也为向量.                              这是一个函数求解问题,可以使用Guass-Newton法进行求解,LM算法是对Newton法的改进.

本人对于Diff算法也并未做深入研究,只是大概的看过一些博文了解了些原理,但依然有了如下疑问 : 对于vdom所表示的对象中,若在该oldObj和newObj之间,发现一个元素节点所表示的子对象不见了,React就直接简单粗暴的做了remove DOM处理,这是否不太合理?个人认为,应当多考虑一些环境,比如会被移除的DOM的position是为absolute的,那么是否仅仅做visibility:hidden更好?毕竟这样处理明显能降低浏览器重绘重拍所需要的计算吧 其他应该还有问题,只是我没发

//归并排序递归方法实现 #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; #define maxn 1000005 int a[maxn], temp[maxn]; long long ans; void MergeSort(int a[], int l, int mid, int r) { ; int i = l, n = mid, j = mid, m = r; while ( i<n &&am

2019 年 5 月 11 日,OpenResty 社区联合又拍云,举办 OpenResty × Open Talk 全国巡回沙龙武汉站,斗鱼资深工程师张壮壮在活动上做了< 斗鱼 API 网关演进之路 >的分享. OpenResty x Open Talk 全国巡回沙龙是由 OpenResty 社区.又拍云发起,邀请业内资深的 OpenResty 技术专家,分享 OpenResty 实战经验,增进 OpenResty 使用者的交流与学习,推动 OpenResty 开源项目的发展.活动已先后在深

一.  Levenberg-Marquardt算法 (1)y=a*e.^(-b*x)形式拟合 clear all % 计算函数f的雅克比矩阵,是解析式 syms a b y x real; f=a*exp(-b*x); Jsym=jacobian(f,[a b]); % 拟合用数据.参见<数学试验>,p190,例2 % data_1=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8]; % obs_1=[19.21 18.15 15.36 18.10 12.89 9.32 7.45 5.24

一.概述 平时,经常会遇到权重随机算法,从不同权重的N个元素中随机选择一个,并使得总体选择结果是按照权重分布的.如广告投放.负载均衡等. 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法

1.梯度下降法 2.牛顿法 3.高斯牛顿法 4.LM算法

一.LM最优化算法     最优化是寻找使得目标函数有最大或最小值的的参数向量.根据求导数的方法,可分为2大类.(1)若f具有解析函数形式,知道x后求导数速度快.(2)使用数值差分来求导数.根据使用模型不同,分为非约束最优化.约束最优化.最小二乘最优化.Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.    Levenberg-Marquardt算法是使用最广泛的非线性最小二乘算法(用模型函数 f 对待估参数向量p在其领域内做线性近似,利用泰勒展开,忽略掉二阶以上的导数项,优化目

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

Copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. -----------------------------------------------------------------------------------------   转载自http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2012/08/06/26247

Hinton第三课 这节课主要是介绍NN的输出端常用的神经元,然后重点是说明怎么使用BP来计算偏导数,在Hinton这一课中,他提供了他1986年参与写的<并行分布处理>一书的第8章,49页,这本书的编者是当你的认知神经界的Rumelhart, D. E和McClelland, J. L,想想估计那时候Hinton应该很年轻吧,这本书网上很难找到,但是发现http://psych.stanford.edu/~jlm/papers/ ,这里居然有全本. 一.学习线性神经元的权重 这里介绍的线性神

0 引言 一直想写Adaboost来着,但迟迟未能动笔.其算法思想虽然简单“听取多人意见,最后综合决策”,但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩.昨日11月1日下午,邹博在我组织的机器学习班第8次课上讲决策树与Adaboost,其中,Adaboost讲得酣畅淋漓,讲完后,我知道,可以写本篇博客了. 无心啰嗦,本文结合邹博之决策树与Adaboost 的PPT 跟<统计学习方法>等参考资料写就,可以定义为一篇课程笔记.读书笔记或学习心得,有何问题或意见,欢迎于本文评论下随时不吝指出,thank

当做重要决定时,大家可能都会吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题时又何尝不是如此?这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式. 自举汇聚法(bootstrap aggregating),也称为bagging方法,是从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集的大小相等.每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换而得到的.在S个数据集建好之后,将某个学习算法分别作用于每个数据集就得到了S个分类器.当我们要对新数据进行分类时,就

Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 点云匹配分类法(1) •全局匹配算法 Globe •局部匹配算法Local Salvi, J. (2007). "A review of recent range image registration methods with accuracy evalu

上一篇:http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4924283.html截图了一些ICP算法进行点云匹配的类图. 但是将对应点剔除这块和ICP算法的关系还是没有理解. RANSAC算法可以实现点云剔除,但是ICP算法通过稳健性的算法实现匹配,似乎不进行对应点剔除.是不是把全局的点云匹配方法和局部点云匹配方法搞混了? ICP算法可以通过三种方式处理噪声.部分重叠的问题:剔除.权重.Trimmed方法和稳健估计方法.下面分析一下PCL中关于ICP算法的实现. 首先是Iter

三 Adaboost 算法 AdaBoost 是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器,即弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构造一个更强的最终分类器.(很多博客里说的三个臭皮匠赛过诸葛亮) 算法本身是改变数据分布实现的,它根据每次训练集之中的每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值.将修改权值的新数据送给下层分类器进行训练,然后将每次训练得到的分类器融合起来,作为最后的决策分类器. 完整的adaboost算法如下 简单来说,Adaboost