其背后的逻辑是,高斯-牛顿法在最终迭代中更有效,而梯度下降法在过程开始时很有用,因为该过程仍距离理想解决方案还很远。 如您所见,Levenberg-Marquardt算法是梯度下降算法与高斯-牛顿算法的结合。因此,Levenberg-Marquardt算法的效率也高度依赖于初始猜测的选择以及阻尼系数[3]。另外,阻尼因子的增加和减少也影响算法的性...