LM算法（Levenberg-Marquardt算法）是一种用于求解非线性最小二乘问题的优化算法。它结合了梯度下降法和高斯-牛顿法的优点，通过动态调整参数来实现快速收敛和稳定性。LM算法广泛应用于曲线拟合、参数估计和机器学习等领域，尤其在神经网络训练中表现出色。该算法通过引入阻尼因子来平衡梯度下降的全局收敛性和高斯-牛顿法的局部快速收敛性，使其在处理复杂非线性问题时更加高效和鲁棒。