高斯牛顿法的解释和意思

高斯牛顿法的拼音及详细解释

【词语名称】高斯牛顿法（gaosiniudunfa）

【词语拼音】gao si niu dun fa

【词语读音】gāo sī niú dùn fǎ

【词语简拼】GSNDF

【网络释义】 高斯一牛顿迭代法(Gauss-Newton iteration method)是非线性回归模型中求回归参数进行最小二乘的一种迭代方法，该法使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代，多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数，最后使原模型的残差平方和达到最小。其直观思想是先选取一个参数向量的参数值β，若函数ft(Xt，β)在β0附近有连续二阶偏导数，则在β0的邻域内可近似地将ft(Xt，β)看作是线性，因而可近似地用线性最小二乘法求解。

【分字组词】斯字组词 法字组词 牛字组词 顿字组词 高字组词