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如何拟合有约束条件下的非线性最小二乘问题 带约束线性最小二乘优化方法

2021-04-09知识3

最小二乘法和梯度下降法有哪些区别? 同意@张子权 的说法,稍微再补充一下.看问题估计,题主可能是在学 machine learning 的东西,所以才会…

如何拟合有约束条件下的非线性最小二乘问题 用matlab实现非线性最小二乘拟合,可以用lsqcurvefit()完成。例如:n=[1 2 4 8];t=[7.21 6.88 6.32 5.84];func=(c,n)c(2)*n.^c(1);c0=[7,-0.1];[c,resnorm,residual,exitflag]=lsqcurvefit(func,c0,n,t)a=c(2);b=c(1);

线性规划求最小值设变量x,y满足约束条件:y≥xx+2y≤2x≥-2则z=x-3y的最小值为:我画了图,三条线围成一个三角形,可为什么直线z过最上面的交点时才取得最小值?z和y轴上纵截距有什么关系啊?

#带约束线性最小二乘优化方法

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