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levenberg_Marquardt算法的详细流程，备注清晰，下载可用，是根据算法流程自己编写的程序，内含详细的参数设置介绍。

Levenberg-Marquardt的Matlab程序

C语言编写LM迭代算法，可以应用到DSP和pC机上，是非线性优化处理很好的方法

基于Levenberg-Marquardt和频谱外推的鲁棒快速迭代算法，用于RF功率放大器的宽带数字预失真

LM-BP

bp算法matlab简单代码levenberg-marquardt-nn-matlab-工具箱 神经网络库-LEVENBERG MARQUARDT优化 优化技术已广泛用于寻找数学问题中与线性和非线性系统有关的解决方案。 在求解未建模的动力学时，尤其是在控制理论/系统动力学中，提供优化算法很有用。 另一方面，神经网络结构已成为解决/创建数据科学中动态模型设计的最大课题。 NN的效率也随着一般微处理器速度的提高而提高。 从理论上讲，神经网络通过训练法则（即反向传播算法）建立输入-输出关系。 然而，与它的稳定性相比，BP算法速度较慢。 由于这些原因，使用牛顿-高斯方法重新设计了BP算法，称为Levenberg-Marquardt算法。 在LM算法中，每个系数都针对给定的误差值进行更新，而不是总成本1！ 因此，它提供了一种创建更快的学习算法的方法。 出于整个原因，提出了简单的Levenberg-Marquardt算法来解决计算机和微处理器结构上的这些问题！ 在此GitHub文件中，将LM优化技术应用于前馈神经网络结构。 希望对您有用：) 该库有七个主要用法： 建立非线性投入产出关系模型 给定系

非线性优化：Levenberg-Marquardt方法 列文伯格马夸尔特算法 Matlab版本，附带运行例子

Levenberg-Marquardt算法code采用trustregion方法更新决策函数

线性最小二乘法我们应该非常熟悉了，例如对样本数据进行多项式拟合等。但实际工程应用中，我们所接触的很多问题都无法转化为线性方程组，也就无法使用线性最小二乘法进行优化了，那自然而然地我们就应该转而求助于非线性最小二乘法。一直以来，各路大神们提出了各种各样的优化算法，很多都是一脉相承，不断创新的，所以最好不要孤立地看待这些算法。目前来说，Levenberg–Marquardt 法可以说是求解非线性最小二乘问题的标准算法了，也就是应用十分广泛，例如运动参数估计、相机内部参数标定等等，其性能也是得到很多论文背书的。不过，一上来就扔出这么长的一串名字似乎让人觉得 LM 算法十分的复杂，但实际上，LM 算法