LM算法和最大似然估计

LM算法（Levenberg-Marquardt算法）是一种用于非线性最小二乘问题的优化算法。它是通过迭代的方式来寻找使得目标函数最小化的参数值。LM算法结合了高斯-牛顿算法和梯度下降算法的优点，能够在参数空间中快速收敛到最优解。

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种统计学方法，用于估计模型的参数。它基于观测数据，通过寻找使得观测数据出现的概率最大的参数值来进行估计。最大似然估计假设观测数据是独立同分布的，并且通过最大化似然函数来确定参数值。