非線性最小二乘問題是求解目標引數ｘ的最優值的方法．
1. 要有待優化的引數x
2. 要知道引數與估計值的函式關係．f(x)
3. 要有觀測資料z
4. 待優化引數的初值x0
5. 待優化引數的範圍(可選)
非線性最小二乘問題，可以轉化為非線性優化問題．解非線性最小二乘需要非線性優化演算法．非線性優化演算法最通用的方法是梯度下降．
非線性最小二乘的要求解的引數，作為非線性優化的ｘ因此判斷乙個最小二乘問題是線性還是非線性的依據是引數與觀測之間是線性還是非線性．
例如求解y=ax2其實就是線性最小二乘問題，而y=a2x是非線性最小二乘問題．
手寫非線性最小二乘
方法1 梯度下降法 include include include include include include include class descent method descent method descent method double a,double b,double c a a b ...
4 3非線性函式最小二乘擬合
非線性函式 最小二乘法擬合 馬玉華 2020.9.11 已知一組自變數資料x和函式值y，以及函式形式y f c,x 但是表示式的引數c不知道。對資料xy進行擬合，求解引數c 基本格式 c lsqcurvefit fun,c0,x,y 完整格式 c,q lsqcurvefit fun,c0,x,y,l...
LM演算法與非線性最小二乘問題
摘錄的一篇有關求解非線性最小二乘問題的演算法 lm演算法的文章，當中也加入了一些我個人在求解高精度最小二乘問題時候的一些感觸 lm演算法，全稱為levenberg marquard演算法，它可用於解決非線性最小二乘問題，多用於曲線擬合等場合。lm演算法的實現並不算難，它的關鍵是用模型函式 f 對待估...