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charlee44

1 天前

最小二乘问题详解7：正则化最小二乘在之前的文章《最小二乘问题详解4：非线性最小二乘》、《最小二乘问题详解5：非线性最小二乘求解实例》和《最小二乘问题详解6：梯度下降法》中分别介绍了使用Gauss-Newton方法（简称GN方法）和梯度下降法求解最小二乘问题之后，让我们插入另一个基础知识：正则化最小二乘（Regularized Least Squares），也就是大家常说的岭估计（Ridge Estimator），因为接下来要介绍的 Levenberg-Marquardt方法会用到这个思想。