PAGE1

PAGE1

最小二乘估计的优化方法

引言

在上一节中，我们讨论了最小二乘估计的基本原理和应用。最小二乘估计（LeastSquaresEstimation,LSE）是一种常用的参数估计方法，通过最小化误差平方和来求解参数。然而，在实际应用中，如何高效地求解最小二乘问题是一个重要的课题。本节将详细介绍几种优化方法，包括梯度下降法、高斯-牛顿法、莱文贝格-马夸特法等，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。

梯度下降法

原理

梯度下降法（GradientDescent,GD）是一种迭代优化算法，用于最小化目标函数。在最小二乘估计中，目标函数通常是误差平方和。梯度下降