人生的意义在于新的经历

摘要：LM(Levenberg-Marquardt)算法是一种结合梯度下降与高斯-牛顿法优点的非线性优化算法，适用于最小二乘问题求解。其特点包括收敛速度快、数值稳定性好，广泛应用于数据拟合、参数估计等领域。本文通过Python代码示例，展示了使用scipy库中的curve_fit函数实现多项式拟合的过程，并对比了不同多项式阶数的拟合效果。结果表明，高阶多项式通常能获得更好的拟合效果，但需根据实际数据特点选择合适的拟合函数。