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莱文伯格-马夸特方法 （英語： Levenberg–Marquardt algorithm）能提供數非線性最小化（局部最小）的數值解。 此演算法能藉由執行時修改參數達到結合高斯-牛顿算法以及梯度下降法的優點，並對兩者之不足作改善（比如高斯-牛顿算法之反矩陣不存在或是初始值離. Levenberg-Marquardt（LM） 算法 是 非线性最小二乘问题 中常用的一种优化算法，它融合了 高斯-牛顿法 和 梯度下降法 的优点，在数值计算与 SLAM 、图像配准、机器学习等领域中应用广泛。 1 引言 对于非线性最小二乘问题的求解来说，除了Gauss-Newton方法（以下简称GN方法）和梯度下降法，另外一种更加实用的求解算法就是Levenberg-Marquardt方法（以下简称LM方法）了。 LM方法综合了GN方法和梯度下降法的特性，在实践中表现出极强的鲁棒性和收敛性。
本文详细介绍了Levenberg-Marquardt算法，一种广泛应用的非线性最小二乘法。 该算法结合了梯度法和牛顿法的优点，通过线性近似将问题转化为线性最小二乘问题，具有快速收敛的特点。 最小二乘问题详解8：Levenberg-Marquardt方法，本文系统讲解了Levenberg-Marquardt方法的原理、算法流程与C++实现，阐明其如何通过自适应阻尼在Gauss-Newton与梯度下降之间智能切换，从而高效稳健地求解非线性最小二乘问题。 L-M方法（Levenberg-Marquardt method）是一种用于求解非线性最小二乘问题的参数估计方法，通过结合最速下降法和高斯牛顿法实现参数优化。
在非线性最小二乘优化的问题中， Levenberg-Marquardt算法 作为 高斯牛顿法 与 梯度下降法 中的折衷方法，已经在很多问题和场合得到应用。
Levenberg-Marquardt算法 是最常用的非线性最小二乘优化算法。 算法结合了梯度下降法和 高斯-牛顿法 的优点。 该算法通过调整参数，能在高斯-牛顿法与梯度下降法之间平滑过渡。 适用于处理参数冗余问题，减少陷入局部极小值的机会。 广泛应用于计算机视觉等.
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