最小二乘問題的四種解法——牛頓法，梯度下降法，高斯牛頓法和列文伯格-馬夸特法的區別和聯繫

第1部分介紹最小二乘的基礎流程； 第2部分介紹牛頓法； 第3部分介紹梯度下降法； 第4部分介紹高斯牛頓法； 第5部分介紹列文伯格-馬夸特法； 第6部分介紹幾種方法的聯繫。 1、最小二乘 我們想要求解的問題是SLAM過程中的最大似然估計問題。由於最大似然估計問題可以轉換爲最小二乘問題，所以也就是最小二乘的求解問題。 我們假設目標函數爲  ，誤差函數爲  ，則其最小二乘可以表示爲: 那麼如何求解這個問

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