目录 1. LM算法2. 调包实现3. LM算法实现4. 源码地址 1. LM算法 LM算法是一种非线性最小二乘优化算法，用于求解非线性最小化问题。LM主要用于解决具有误差函数的非线性最小二乘问题，其中误差函数是参数的非线性函数，需要通过调整参数使误差函数最小化。算法的基本思想是通过迭代的方式逐步调整参数，使得误差函数在参数空间中逐渐收敛到最小值。在每一次迭代中，算法通过

一般来说我们利用牛顿法使用来求f(x)=0的解。求解方法如下：  先对f(x)一阶泰勒展开得                                  所以我们有                     ，即 因此也就得到了我们的牛顿迭代公式：                                  求解最优化问题

Levenberg-Marquardt算法是一种用于非线性最小化问题的优化算法，通常用于训练神经网络。它结合了梯度下降和高斯-牛顿方法的特点，旨在提高收敛速度和稳定性。下面是基于Levenberg-Marquardt算法改进的反向传播（BP）神经网络的详细推导过程。 考虑一个具有L层的前馈神经网络，其中第l层（l=1,2,...,L）有nl个神经元。令θ表示所有权重和偏置参数的集合。网络的输入为

'''自己整理备忘，也供后人参考。KZ@njucs.onMicrosoft.com本节记录了cv姿态评估的常见思路，建立模型的方法与Levenberg-Marquardt优化原理。在下一节中，我们将讨论如何在工程上将旋转向量、欧拉角与四元数之间进行转换。''' 基础知识： 仿射变换是计算机视觉领域应用十分广泛的特殊变换。是指在几何中，一个向量进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一