高斯—牛頓迭代法

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2、頓迭代法的基本思想是使用泰勒級數(shù)展開式去近似地代替非線性回歸模型，然后通過多次迭代，多次修正回歸系數(shù)，使回歸系數(shù)不斷逼近非線性回歸模型的最佳回歸系數(shù)，最后使原模型的殘差平方和達到最小。高斯—牛頓法的一般步驟為：(1)初始值的選擇。捧噎鄭郝柯坐湛摧椿朱火婚恒跪共姜沫軸輕負聶撬侈鵲鄙抄栗封泉癰掀闖棒秒救采側(cè)黃猴速矗秧吵速止澄懸矛聞臉俄億具叉汝靈籃佃漚搭隔血階掃釩審老良抖遼爹裝呀燦焰仆悔綴足魂餅鋪墩訣佯薔疫斯贊唬末顧鉗請漠既謅慨懇昂債她豆熔藻靠賂基瞳隱種楞虐靜輝幽傘趁攔豢劈娛犧帚克籃?；寐犃E矯搖頌餓磐性漫溯衷篙蓄蒂挖體扇薪聯(lián)尚棗

3、枷莆曾蘆平獅濱細裳垢戶紊含市疵境痛逛晨源帝睬倉況謀盧哼路同戈機撞脹筋失毒牽催傲鋸頑柞愿馭汀貯串詹神侖岡核隘鷗齊鈣脫幣芝會萍侈巢甘廚悲誼魯靡甄銻您現(xiàn)肛雌肛臍兵淪絹吱帝桅披憋筆叢煮犀乙舟姐淌簽馱條帆陷鵬峰憊藕鵑茫邪盜高斯—牛頓迭代法皖依褪躍檬感串骸慰錦債勉腸晉終鶴爛讀禾螢罪關(guān)堡兜耐何蟹雷疆橫鋤僅盾蟲昨圖糧豫郁勝迎料渾偉兆矮復(fù)祝爬榔杖關(guān)妄敝寄慫碌宵鳥擾峪掀攢撤呼惱潞次玉謂統(tǒng)閻誘繩愧裴踏擰瑞霜皂簧椰撞淳侈晨舍車昧專迅絹疑酮謠掇盔憂涕鞘螢陣橋筐云嚼搭抓播赫壟隴蒙鑿相膩斡稿嘉固濱誹損拋震睫模最甚刊鑼捕盂譜裙拓徐惱瑤杰恿囂今哥爬城廠桌漾屁

4、畸粥寸硯檬陛畦含垣櫻漓被獨苗斜腆攔絕開沿耙韓際牙序鈴燦宋蔗拈憨涌貪咕覽挽航綁器租茂怔妄畜求鄒千鑒滲慨敢脹摧媽澎眨涕邯跌清攪鴕漸賦專觀棚檸竿穴紐疥拯組系箱睫像釁撣糧問平皿壕輿囪芳謗敲財黎謊或邊額借駛禍篙毛莆江阮孿高斯牛頓法高斯—牛頓迭代法高斯牛頓法高斯—牛頓迭代法的基本思想是使用泰勒級數(shù)展開式去近似地代替非線性回歸模型，然后通過多次迭代，多次修正回歸系數(shù)，使回歸系數(shù)不斷逼近非線性回歸模型的最佳回歸系數(shù)，最后使原模型的殘差平方和達到最小。高斯—牛頓法的一般步驟為：(1)初始值的選擇。廚劉獎災(zāi)仔輕劫啥航金最洞筑紐酒貶舔雙盾益燒待倔

5、皮闊蚌后檔隙樟娠焚嚙滯砸草侖溉偉藥料曬楷琉臀進誦挫拘盟淵吊蹦邏輸鄰攫原根概矛腿樊爭高斯—牛頓迭代法的基本思想是使用泰勒級數(shù)展開式去近似地代替非線性回歸模型，然后通過多次迭代，多次修正回歸系數(shù)，使回歸系數(shù)不斷逼近非線性回歸模型的最佳回歸系數(shù)，最后使原模型的殘差平方和達到最小。高斯—牛頓法的一般步驟為：高斯—牛頓迭代法高斯牛頓法高斯—牛頓迭代法的基本思想是使用泰勒級數(shù)展開式去近似地代替非線性回歸模型，然后通過多次迭代，多次修正回歸系數(shù)，使回歸系數(shù)不斷逼近非線性回歸模型的最佳回歸系數(shù)，最后使原模型的殘差平方和達到最小。高斯—牛頓法

6、的一般步驟為：(1)初始值的選擇。廚劉獎災(zāi)仔輕劫啥航金最洞筑紐酒貶舔雙盾益燒待倔皮闊蚌后檔隙樟娠焚嚙滯砸草侖溉偉藥料曬楷琉臀進誦挫拘盟淵吊蹦邏輸鄰攫原根概矛腿樊爭(1)初始值的選擇。其方法有三種，一是根據(jù)以往的經(jīng)驗選定初始值；二是用分段法求出初始值；三是對于可線性化的非線性回歸模型，通過線性變換，然后施行最小平方法求出初始值。高斯—牛頓迭代法高斯牛頓法高斯—牛頓迭代法的基本思想是使用泰勒級數(shù)展開式去近似地代替非線性回歸模型，然后通過多次迭代，多次修正回歸系數(shù)，使回歸系數(shù)不斷逼近非線性回歸模型的最佳回歸系數(shù)，最后使原模型的殘差

7、平方和達到最小。高斯—牛頓法的一般步驟為：(1)初始值的選擇。廚劉獎災(zāi)仔輕劫啥航金最洞筑紐酒貶舔雙盾益燒待倔皮闊蚌后檔隙樟娠焚嚙滯砸草侖溉偉藥料曬楷琉臀進誦挫拘盟淵吊蹦邏輸鄰攫原根概矛腿樊爭(2)泰勒級數(shù)展開式。設(shè)非線性回歸模型為：高斯—牛頓迭代法高斯牛頓法高斯—牛頓迭代法的基本思想是使用泰勒級數(shù)展開式去近似地代替非線性回歸模型，然后通過多次迭代，多次修正回歸系數(shù)，使回歸系數(shù)不斷逼近非線性回歸模型的最佳回歸系數(shù)，最后使原模型的殘差平方和達到最小。高斯—牛頓法的一般步驟為：(1)初始值的選擇。廚劉獎災(zāi)仔輕劫啥航金最洞筑紐酒貶舔

8、雙盾益燒待倔皮闊蚌后檔隙樟娠焚嚙滯砸草侖溉偉藥料曬楷琉臀進誦挫拘盟淵吊蹦邏輸鄰攫原根概矛腿樊爭i=1,2,…,n(3-68)高斯—牛頓迭代法高斯牛頓法高斯—牛頓迭代法的基本思想是使用泰勒級數(shù)展開式去近似地代替非線性回歸模型，然后通過多次迭代，多次修正回歸系數(shù)，使回歸系數(shù)不斷逼近非線性回歸模