文件名称:
Iterative Reweighted Least Squares（IRLS）
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文件大小: 137kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：IRLS （迭代重加权最小二乘）优化算法理解
最近在阅读去模糊算法中，在估计模糊核过程中经常提到IRLS算法，决定好好理解一下！
以下理解来自论文《Iterative Reweighted Least Squares》
对于线性方程组的最优近似解问题：
写成矩阵形式，
Ax=b，A∈RM×N{\bf Ax=b，A\in }\mathbb R^{M\times N}Ax=b，A∈RM×N
等价于最小化误差向量e=Ax−b\bf e=Ax-be=Ax−b的范数。
最小平方误差近似
使用二范数作为误差度量：∥e∥22=∑iei2=eTe{\bf \Vert e\Vert_2^2}=\sum_i e
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