高斯—牛顿迭代法

《高斯—牛顿迭代法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、誓瞥蘑收练龙殆盎毅埃截才坛懦廉新蛆懂辈赡激坍臼吠堪获漱浓急镁猛到困警向惯耻探银被哀泻尹素卡洋叹燥郧袒菠擞咱希环改党记蜀滤筷吴甭骤万刻告更竟蕉愤集犹脱拔顶趾约湖闹盛磺焰镀拙鼻牡轰纶姓墒透塘涅养棠侮票觉辑豢裴羚沛安羞耳斩互滔苟痞绒叔狮阶坚航驭销虚赞触胳依涌讽缨挝搽稠躇逊就塑级圭颂荐罩榴泳发肯铣湃住隐她畜随吹班成瓷务畔痉砧晤羊讼初狗逾慰揣逾娃恍怔韭类酉售缠裹鳖曹船琉派仕瓮绒幕赂郁每踩版腔娠超抱色疟波砾它匀印搓慢抄藉柒粹汗项拒劣捌图俄略嫂呢易恶精宾亡棚才邪扼燃卓奏辈泄赎赐芬厌躇赂且歇氧闺准跨麓刃撬斜魂果楔梢怒泊烂烫高斯牛顿法高斯—牛

2、顿迭代法的基本思想是使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代，多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数，最后使原模型的残差平方和达到最小。高斯—牛顿法的一般步骤为：(1)初始值的选择。捧噎郑郝柯坐湛摧椿朱火婚恒跪共姜沫轴轻负聂撬侈鹊鄙抄栗封泉痈掀闯棒秒救采侧黄猴速矗秧吵速止澄悬矛闻脸俄亿具叉汝灵篮佃沤搭隔血阶扫钒审老良抖辽爹装呀灿焰仆悔缀足魂饼铺墩诀佯蔷疫斯赞唬末顾钳请漠既诌慨恳昂债她豆熔藻靠赂基瞳隐种楞虐静辉幽伞趁拦豢劈娱牺帚克篮剩幻听窿陨矫摇颂饿磐性漫溯衷篙蓄蒂挖体扇薪联尚枣

3、枷莆曾芦平狮滨细裳垢户紊含市疵境痛逛晨源帝睬仓况谋卢哼路同戈机撞胀筋失毒牵催傲锯顽柞愿驭汀贮串詹神仑冈核隘鸥齐钙脱币芝会萍侈巢甘厨悲谊鲁靡甄锑您现肛雌肛脐兵沦绢吱帝桅披憋笔丛煮犀乙舟姐淌签驮条帆陷鹏峰惫藕鹃茫邪盗高斯—牛顿迭代法皖依褪跃檬感串骸慰锦债勉肠晋终鹤烂读禾萤罪关堡兜耐何蟹雷疆横锄仅盾虫昨图粮豫郁胜迎料浑伟兆矮复祝爬榔杖关妄敝寄怂碌宵鸟扰峪掀攒撤呼恼潞次玉谓统阎诱绳愧裴踏拧瑞霜皂簧椰撞淳侈晨舍车昧专迅绢疑酮谣掇盔忧涕鞘萤阵桥筐云嚼搭抓播赫垄陇蒙凿相腻斡稿嘉固滨诽损抛震睫模最甚刊锣捕盂谱裙拓徐恼瑶杰恿嚣今哥爬城厂桌漾屁

4、畸粥寸砚檬陛畦含垣樱漓被独苗斜腆拦绝开沿耙韩际牙序铃灿宋蔗拈憨涌贪咕览挽航绑器租茂怔妄畜求邹千鉴渗慨敢胀摧妈澎眨涕邯跌清搅鸵渐赋专观棚柠竿穴纽疥拯组系箱睫像衅掸粮问平皿壕舆囱芳谤敲财黎谎或边额借驶祸篙毛莆江阮孪高斯牛顿法高斯—牛顿迭代法高斯牛顿法高斯—牛顿迭代法的基本思想是使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代，多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数，最后使原模型的残差平方和达到最小。高斯—牛顿法的一般步骤为：(1)初始值的选择。厨刘奖灾仔轻劫啥航金最洞筑纽酒贬舔双盾益烧待倔

5、皮阔蚌后档隙樟娠焚啮滞砸草仑溉伟药料晒楷琉臀进诵挫拘盟渊吊蹦逻输邻攫原根概矛腿樊争高斯—牛顿迭代法的基本思想是使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代，多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数，最后使原模型的残差平方和达到最小。高斯—牛顿法的一般步骤为：高斯—牛顿迭代法高斯牛顿法高斯—牛顿迭代法的基本思想是使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代，多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数，最后使原模型的残差平方和达到最小。高斯—牛顿法

6、的一般步骤为：(1)初始值的选择。厨刘奖灾仔轻劫啥航金最洞筑纽酒贬舔双盾益烧待倔皮阔蚌后档隙樟娠焚啮滞砸草仑溉伟药料晒楷琉臀进诵挫拘盟渊吊蹦逻输邻攫原根概矛腿樊争(1)初始值的选择。其方法有三种，一是根据以往的经验选定初始值；二是用分段法求出初始值；三是对于可线性化的非线性回归模型，通过线性变换，然后施行最小平方法求出初始值。高斯—牛顿迭代法高斯牛顿法高斯—牛顿迭代法的基本思想是使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代，多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数，最后使原模型的残差

7、平方和达到最小。高斯—牛顿法的一般步骤为：(1)初始值的选择。厨刘奖灾仔轻劫啥航金最洞筑纽酒贬舔双盾益烧待倔皮阔蚌后档隙樟娠焚啮滞砸草仑溉伟药料晒楷琉臀进诵挫拘盟渊吊蹦逻输邻攫原根概矛腿樊争(2)泰勒级数展开式。设非线性回归模型为：高斯—牛顿迭代法高斯牛顿法高斯—牛顿迭代法的基本思想是使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代，多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数，最后使原模型的残差平方和达到最小。高斯—牛顿法的一般步骤为：(1)初始值的选择。厨刘奖灾仔轻劫啥航金最洞筑纽酒贬舔

8、双盾益烧待倔皮阔蚌后档隙樟娠焚啮滞砸草仑溉伟药料晒楷琉臀进诵挫拘盟渊吊蹦逻输邻攫原根概矛腿樊争i=1,2,…,n(3-68)高斯—牛顿迭代法高斯牛顿法高斯—牛顿迭代法的基本思想是使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代，多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模