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LM算法，全称为Levenberg-Marquard算法，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合。 LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数f 对待估参数向量p在其邻域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。LM算法属于一种“信赖

LM算法，全称为Levenberg-Marquard算法，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合。 LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数f 对待估参数向量p在其邻域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。LM算法属于一种“信赖