线性和非线性最小二乘问题的常见解法总结
线性和非线性最小二乘问题的各种解法
先看这篇博客，非常好：线性和非线性最小二乘问题的各种解法
1. 线性最小二乘问题有最优解
但是面对大型稀疏矩阵的时候使用迭代法效率更好。
迭代法 有Jacobi迭代法、 Seidel迭代法及Sor法
【数值分析】Jacobi、Seidel和Sor迭代法求解线性方程组（附matlab代码）
解线性方程组的迭代法
基于分解的方法
线性和非线性最小二乘问题的各种解法
这篇文章总结的很好。
2. 非线性最小二乘问题使用迭代法求解：主要包括
梯度下降
牛顿法
高斯牛顿法
LM方法等。
3. 可以想到的一些应用
光流
在LK特征点跟踪光流法中 使用 线性最小二乘 求解 du，dv
在dis_flow中也是。这两者的区别在哪里？
VariationalRefinement 中的sor迭代方法。
染色
Colorization using Optimization 构建了线性稀疏矩阵，然后利用迭代的方法求解。具体来说就是用到雅可比迭代法
还有哪些应用？
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