levenberg-marquardt

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我試圖使用指數擬合來估計衰減率，但我對兩種方法爲什麼不給出相同結果感到困惑。在第一種情況下，將數據記錄線性化問題與Excel的指數趨勢線擬合匹配。我曾預計直接擬合指數將是相同的。 import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def exp_func(x, a, b): return a * np.exp(-b *

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Python：Scipy.optimize Levenberg-marquardt方法

我有一個關於如何在Python中使用Levenberg-Marquardt優化方法的問題。在圖書館SCIPY有很多optimization methods。我嘗試了兩種方法（內爾德 - 米德和盆地跳），並都與後續的命令工作得很好： # Nelder-Mead res0_10 = optimize.minimize(f0_10, x0, method='Nelder-Mead', options

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如何使用本徵

我成功地使用本徵的文伯格 - 馬夸特級以下的例子來設置文伯格 - 馬夸特阻尼：http://techblog.rga.com/determining-indoor-position-using-ibeacon/ 我試圖找出如何阻尼參數轉換，λ，進在本徵可用參數： https://en.wikipedia.org/wiki/Levenberg-Marquardt_algorithm#Choice_o

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CvStereoCalibrate（CvLevMarq :: updateAlt（））需要無限的時間

我有一些問題。我試圖校準我的相機。我寫了一些函數來做到這一點，但它使用了一些奇怪的數據，所以我嘗試用O'Reilly OpenCV書中的例子（第12章的一個例子：投影和3D Vision）來檢查它。我將該示例調整爲我的程序，但程序掛起（如果它是好詞）。我在OpenCV中的功能檢查更深，發現在cvStereoCalibrate沒有包含問題cvCalibrateCamera2：優化部分中的行： bo

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使用Levenberg-Marquardt算法查找模型的參數leastsq

我想使用model找到參數A，B，C到數據x，y使用model y= Ax^2 sin(x)/cos(x)^C + B 我想從scipy.optimize使用leastsq，但出現錯誤。這裏是我的嘗試： x=n.array(x) y=n.array(y) model=lambda tpl,x :(tpl[0]*x**2 * n.sin(x))/((n.cos(x)**tpl[2]) *tp

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爲Levenberg-Marquardt算法構建Mex時出錯 - 說存在的目錄不存在

我試圖從由Manolis Lourakis（Available here)）在C編寫的Levenberg-Marquardt算法中構建一個mex文件。我做了很多搜索，但一直沒有找到類似的問題或解決方案，但（從這個論壇很多！）。作者包含一個C網關函數，我已經設法解決了我從makefile中得到的錯誤。現在，當我嘗試建立makefile文件，我看到下面的錯誤： /var/folders/w6/c4f

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用於求解非線性方程的levenberg-marquardt方法

我嘗試實現了基於Numerical Optimization using the Levenberg-Marquardt Algorithm演示文稿基於Julia求解非線性方程的levenberg-marquardt方法。這我的代碼： function get_J(ArrOfFunc,X,delta) N = length(ArrOfFunc) J = zeros(Float6

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如何設置使用的本徵DesnseFunctor輸入和值大小在本徵的Levenberg馬夸特

問題：我並不總是知道我要上使用的Levenberg夸特的行列式或功能載體的確切大小。因此，我需要在編譯時設置它們的尺寸。預計：我宣佈MyFunctorDense的一個實例後。我可以將「InputsAtCompileTime」設置爲我的輸入大小，並將「ValuesAtCompileTime」設置爲我的值大小。然後，我的雅可比，aFjac，應該有尺寸tValues X tInputs，和我的功能載體

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Levenberg-Marquardt in python with constraints

有什麼好的方法可以將限制添加到python的levenberg-marquadt例程中？我發現，到目前爲止大多是改變誤差函數爲類似 def errorfunction(params, PSD_data, bins): if (params[0] < 0) or (params[1] < 0) or (params[2] < 0): return (PSD_data - PSD_fit(

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Neurolab中的Levenberg-Marquardt算法替代

我將使用Levenberg-Marquardt訓練算法的Matlab中的神經網絡代碼移植到Python中。我正在使用Neurolab，我相信它並不包含Levenberg-Marquardt訓練算法。有沒有其他的訓練算法可以使用？我正在使用前饋多層網絡。謝謝！