由于工作内容接触到点云标定，需要用到最小二乘法，所以特意花了点时间研究LM算法，但是由于大学的高等数学忘得差不多了，所以本文从最基本的一些数学概念开始；信赖域法 在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移，然后在以当前点为中心，以为半径的区域内，通过寻找目标函数的一个近似函数（二次的）
转载
2023-12-18 21:49:18
260阅读
我看了论文，同时推荐简短概括，wiki。同时我对该算法概括如下：训练：（特征空间）首先用普通knn对所有训练节点跑一遍找出每个节点o的三近邻邻居正例（标签和o一致）然后根据这几个节点的位置，确定一个半径Lmin，在此半径范围内的都会被认为是正例。有那么一些反例不听话，特征会正好落在该半径范围内，这些节点就是imposter。假如有个节点能做到半径内没有反例，那么离他最近的imposter定义了一个
概述在蓝牙LE Spec中，有一个很重要的概念就是加密，加密分为SMP和链路层加密（Link Layer Security），其实就是为了安全考虑的各种加密和秘钥生成方法。为了解决中间人攻击，监听，安全的问题，Spec定义的一堆加密函数及其使用方法。其中SMP主要实现链路层link key和其他key的生成和分发功能，而链路层加密确保对空口数据的进行加密，防止被交互数据被监听。在芯片具体实现中，经
转载
2024-01-16 15:04:55
46阅读
梯度下降法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)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了算
转载
2023-05-26 11:06:34
199阅读
在深度学习与优化算法领域，LM（Levenberg-Marquardt）算法是一种非常重要的非线性最小二乘法优化算法，广泛应用于参数估计和曲线拟合等任务。结合Python的强大功能，使用LM算法进行数值计算与数据处理成为了一个热门话题。接下来的内容旨在详细阐述“LM算法 python 掘金”的解决方案。
## 背景描述
LM算法用于优化问题，尤其在图像处理和机器学习领域扮演着重要角色。该算法介
希尔排序希尔排序通过将比较的全部元素分为几个区域来提升插入排序的性能。这样可以让一个元素可以一次性地朝最终位置前进一大步。然后算法再取越来越小的步长进行排序，算法的最后一步就是普通的插入排序，但是到了这步，需排序的数据几乎是已排好的了(此时插入排序较快)。时间复杂度：根据步长而不同，最优时间复杂度：O(n),平均时间复杂度：根据步长而不同def shell_sort(lst):h=1N=len(l
不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为：bool trainEM(
转载
2024-03-31 13:22:05
243阅读
# 在Python中实现LM算法的完整指南
LM（Levenberg-Marquardt）算法是一种用于最小化非线性函数的优化算法，广泛应用于曲线拟合和参数估计等问题。对于刚入行的小白，理解实现LM算法的整个过程至关重要。本文将通过一个简单的步骤流程和详细代码说明，帮助你理解如何在Python中实现LM算法。
## LM算法的实现流程
下面是实现LM算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述
聚类算法是无监督学习,因为它不需要结果.其实聚类并不是特别准,因为它没有标准答案,就表示有很多种可能,那么实际机器判断的准确度可能就并不高了.聚类主要有:K-means聚类, 层次聚类,混合高斯模型有监督学习下的答案y,对应于聚类里面的相关性聚类的好坏分析:类内相似度高,类间相似度低,类内距离近,类间距离远,相关系数一般相关系数越低相关度越高一般来说距离就用欧式距离,相关系数就用person相关系
1.项目背景萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化支持向量机分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理3.1
转载
2024-03-07 21:31:40
82阅读
LM算法全称为Levenberg-Marquard algorithm，在正式介绍该算法之前，我们需要先研读一下对该算法的发展有重要意义的几篇论文。首先，我们从LM算法的开篇之作（Levenberg于1944年发表）开始。 A method for the solution of certain non-linear prob
如何使用LM算法优化参数的过程解析
在各类机器学习任务中，优化模型参数是一项至关重要的任务。LM算法（Levenberg-Marquardt算法）凭借其高效性，已成为解决非线性最小二乘问题的首选方法之一。在本文中，我们将探讨如何使用LM算法优化参数，并详细记录从问题背景到解决方案的整个过程。
### 问题背景
假设我们在进行多项式拟合时，目标是通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来优
第1章 Python介绍1.1 基础介绍l 代码：代码的出现是为了解决生活中的问题l 编译解释器：目的是让解释器将代码翻译成计算机可识别的语言l 编程语言：按照一定规则写出来的语言， C语言及其他
转载
2023-11-24 16:32:06
61阅读
# Python实现LM迭代优化算法指南
在本篇文章中，作为一名经验丰富的开发者，我将引导你一步一步实现LM（Levenberg-Marquardt）迭代优化算法。LM算法通常用于非线性最小二乘问题，特别是在数据拟合方面。以下是整个流程的概述。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
# 使用LM算法进行最优化拟合的完整指南
本文将详细介绍如何使用LM（Levenberg-Marquardt）算法在Python中实现最优化拟合。LM算法是一种非线性最小二乘法拟合的算法，具有较强的收敛性和实用性。我们将从流程开始，逐步演示每一步的代码实现和注释。
## 总体流程
在进行LM算法优化拟合之前，我们首先需要明确整个开发流程。以下是实现LM算法优化拟合的步骤：
| 步骤 | 描
学习笔记，TensorFlow实现源码地址：https://github.com/lsq960124/DeepLearning/blob/master/TensorFlow%20notes/TensorFlow%20basis03.ipynb1.在二分类问题中，对于每个观察样本： &nbs
转载
2024-01-20 05:07:01
212阅读
1.算法描述在无线通信系统中，由于多径效应及码间干扰的存在，信号误码率会升高。均衡技术是一种对抗码间干扰的重要技术。本文将介绍LMS均衡和RLS均衡两种均衡算法。在线性和非线性均衡中的应用。将MSK信号经过三径多径信道。 由于最陡下降法每次迭代都需要知道性能曲面上某点的梯度值，而实际上梯度值只能根据观察数据进行估计。而L M S LMSLMS实质上是用平方误差代替均方误差，即： 
转载
2024-07-07 15:09:41
187阅读
python视频教程栏目介绍各种最优化算法二分法函数详见rres，此代码使该算法运行了两次def asdf(x):rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3
return rres
i=2
left=0
right=1
while i>0 :
i = i-1
ans = 0.1
mid1 = (left + right + ans) / 2
mid2 = (left + right -
转载
2024-08-30 16:34:51
24阅读
本文实例讲述了kNN算法python实现和简单数字识别的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：kNN算法算法优缺点：优点：精度高、对异常值不敏感、无输入数据假定缺点：时间复杂度和空间复杂度都很高适用数据范围:数值型和标称型算法的思路：KNN算法（全称K最近邻算法），算法的思想很简单，简单的说就是物以类聚，也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的，然后看他们中最多的分类是哪个，就以这个
转载
2023-10-16 20:09:49
91阅读
