我现在对SLAM中的捆绑调整感兴趣，其中3维的罗德里格斯向量$R$用作变量的一部分。假设在不损失一般性的情况下，我们使用高斯-牛顿法来求解它，那么在每一步中我们需要求解以下线性最小二乘问题：$$J(x_k)\Delta = -F(x_k)，$$其中$J$是$F$的Jacobi。这里我想知道如何计算导数$\frac{\partial F}{\partial R}$。
浏览 22提问于2021-03-15得票数 1
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我的问题是，对于非线性加权最小二乘回归，如何正确解释R的nls函数中的“权值”输入变量。在加权最小二乘理论中求解未知参数的方法是：
由此，变量P是大小的加权平方矩阵(NxN)，其中N是观测数据的个数。
然而，当我查看R中的nls文档时发现了，它说输入的
浏览 1提问于2018-07-03得票数 4
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在R中，我使用nls进行非线性最小二乘拟合。那么，如何使用拟合提供的系数的值来绘制模型函数呢？
(是的，这是一个来自R相对新手的非常天真的问题。)
浏览 5提问于2012-03-29得票数 4
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我有两个对应的图像点(2D)由同一摄像机可视化，每个固有矩阵K来自不同的摄像机姿势(R1，t1，R2，t2)。如果我将相应的图像点三角化为3D点，然后将其重新投影回原始相机，则它仅与第一个相机中的原始图像点紧密匹配。有人能告诉我为什么吗？下面是一个显示该问题的最小示例： import cv2rvec2, _ = cv
浏览 16提问于2019-06-08得票数 2
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我正在使用cameraCalibration函数的openCV，这是很好的工作。然而，我很难理解为什么它会使用它的特殊成本功能其中，xi'是重新投影(或模型)坐标，xi是原始图像坐标(例如，参见直觉上，我会把成本函数写成换句话说，作为点的欧几里德距离的平均值。我知道这些表达式是不同的qu
浏览 3提问于2020-11-26得票数 1
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我正在尝试实现一个算法，以求函数的最小值。通常采用梯度下降算法求算法收敛的极小值，但对于线性模型，通常采用其他一些方法。📷
虽然对于线性模型，求导数是很简单的，因此第二种方法是不必要的。现在，我在向量上使用了
浏览 0提问于2018-03-09得票数 1
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我想估计带二元因变量的非线性模型的系数。) + delta * X + epsilon
其中a和Rs是data.frame中的变量。num/den var[i] <- C[i,] %*% w return(var)但问题是，--我不知道如何将非线性回归器包括在模型中mle2或pack
浏览 4提问于2016-03-21得票数 4
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我正在用Java实现一个熊猫DataFrame克隆，我需要的功能之一是重采样。我找到了一种很好的方法来做，。在引用的链接中，他们使用python，特别是来自numpy的函数，它接受一个矩阵A和一个向量b，与我需要实现的公式完全一样。现在我开始学习，API看起来不像Least_squares(A, b)，而是完全不同的东西，顺便说一句非常复杂。我想知道如何通过传递一个矩阵A和一个类似于python的向量</em
浏览 14提问于2016-12-04得票数 4
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我正在寻找一个用C语言编写的库，它可以对目标函数进行优化(最好是Levenberg-Marquardt算法)，并支持盒子约束、线性不等式约束和非线性不等式约束。我已经尝试了几个库，但它们都没有为我的应用程序使用必要的约束类型：我目前正在探索，但我不确定是否可以使用所提供的任何算法实现最小二乘方法我发现很难相信没有一个库支
浏览 188提问于2011-06-19得票数 17
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我正在寻找一个C++库或库的组合。
这个想法是机器人四处移动，它们只能知道最近的3之间的距离。问题是找到所有节点的相对(x，y)位置。我的解决方案是根据距离构建三角形(有没有这样的库)，然后根据这些三角形制作地图(库？)
浏览 1提问于2012-10-02得票数 2
首先，在这个论坛上有一些问题和这个非常相似，但相信我，没有一个匹配的，所以请不要重复。我遇到过使用scikit的sklearn的两种线性回归方法，我不能理解这两种方法之间的区别，特别是在第一个代码中有一个调用train_test_split()的方法，而在另一个代码中调用的是直接拟合方法我正在用多种资源学习，这个单一的问题让我非常困惑。clf = svm.SVR(kernel='linear')
clf.fit(X_train,
浏览 9提问于2017-10-27得票数 13
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可能是一个很小的问题，但我只想更清楚。根据现有的文献和中的讨论，这两种方法都涉及到计算一个导数，然后向最小方向移动。在简单梯度下降法的情况下，我们只计算一阶导数；在牛顿法中，我们计算二阶导数和恒心导数，并应用于向量。此外，牛顿/s方法中向量的更新可能并不总是沿(-ive)梯度方向进行
浏览 7提问于2020-01-18得票数 0
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我需要帮助弄清楚如何结合牛顿，拉夫森和高斯塞德尔方法，以求解一个非线性方程组在Matlab中。这是我的逻辑：
通过求方程的导数将系统线性化，并将其放入矩阵。首先把我对x的估计插入到第一个矩阵和最后一个矩阵中，然后每次求解H时，我将把这个步长加到之前的x猜测中，以创建一个新的x，然后插入更新的x，找到另一个H，并继续这个过程。首先，我想知道我<
浏览 1提问于2020-04-27得票数 0
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我正在尝试使用渐近来生成用于非线性最小二乘拟合的方程。我的目标是让它变得非常复杂，但目前，这里有一个简单的例子(但不是太简单！)。它基本上是将一个二维正弦曲线拟合到数据中。conjugate(Vres)grad = derive_by_array(J, axes)grad术语中的一个元素如下所
浏览 0提问于2018-02-13得票数 1
我只想问大家关于什么是合适的，然后是scipy.optimize.leastsq，这是直观的。我并不是真的习惯于python，但我想了解这一点。下面是我想要理解的代码。很抱歉说得这么具体，但我真的很难理解它的意思。
浏览 4提问于2017-02-28得票数 1
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有两个向量vec_x和vec_y，我用如下非线性最小二乘进行拟合：function F = myfun(x,vec_x)y_fit=10*erfc((x(1)+x(2)*vec_x)/sqrt(2))/2问题是，当我使用Matlab的</em
浏览 2提问于2016-01-06得票数 0
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我试图做一些参数估计，并希望选择参数估计，以最小化预测方程中的平方误差，在大约30个变量上。如果方程是线性的，我只需要计算30个偏导数，把它们都设为零，然后使用线性方程求解器。但不幸的是，方程是非线性的，方程的导数也是非线性的。
如果方程是通过一个单一的变量，我将只使用 (也称为牛顿-拉夫森)。Web上有丰富的示例和代码来实现牛顿的</e
浏览 6提问于2008-12-24得票数 12
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我试着理解Curve_fit的源代码，但这对我来说太难了。我设想该算法是在每个参数的每个区间内为所有数据点求取Chi^2的局部最小值。如果这样做，默认间隔有多大，参数的每次试用之间的距离是多少，
浏览 0提问于2018-04-12得票数 1
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非线性最小二乘(核心R中的nls()函数)生成一个包含大量有用信息的列表对象，是否也有原始数据作为模型的输入？我怀疑是的，因为predict()或fitted()等函数实际上是在这个对象上定义的，并在原始拟合数据的范围内生成预测。那么，如何通过模型对象访问这些数据呢？dummy model
my_model <- nls(y ~ N * dnorm(x, m, s), dat
浏览 12提问于2022-02-08得票数 2
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我正在对一个预测函数做一个集合结果的拟合。函数可能被解释为线性的，但我可能需要稍微改变它，所以我正在做曲线拟合，而不是线性回归。我在curve_fit中使用scipy函数。以下是我如何使用它 alpha=2 y -= 2*log(2) return np.array(out
浏览 4提问于2013-09-09得票数 2
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