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  • Levenberg–Marquardt algorithm - Wikipedia
    In mathematics and computing, the Levenberg–Marquardt algorithm (LMA or just LM), also known as the damped least-squares (DLS) method, is used to solve non-linear least squares problems
  • Levenberg-Marquardt(列文伯格-马夸尔特)算法 - CSDN博客
    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。
  • 非线性回归中的Levenberg-Marquardt算法理论和代码实现 - 知乎
    作为一个有趣的历史记录,Levenberg在1944年提出了这种方法,但是直到19年后,Marquardt在一篇论文中提到后他的方法才被人们所知晓。
  • L-M方法_百度百科
    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。
  • The Levenberg-Marquardt Algorithm - UC Santa Barbara
    The Levenberg-Marquardt (LM) algorithm is the most widely used optimization algorithm It outperforms simple gradient descent and other conjugate gradient methods in a wide variety of problems
  • 莱文伯格-马夸特方法 - 维基百科,自由的百科全书
    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算法 - CSDN博客
    Levenberg-Marquardt算法 (简称LM算法)是一种非线性最小二乘优化的经典方法,广泛应用于曲线拟合、参数估计和机器学习等领域。
  • [优化]Levenberg-Marquardt 最小二乘优化 - 知乎
    LM (Levenberg-Marquardt)算法属于信赖域法,将变量行走的长度 h 控制在一定的信赖域之内,保证泰勒展开有很好的近似效果。 LM算法使用了一种带阻尼的高斯-牛顿方法。




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