萊文伯格-馬夸特方法

萊文伯格 - 馬夸特方法  能提供數非線性最小化 （ 局部最小 ） 的數值解 。 此演算法能借由執行時修改參數達到結合高斯 - 牛頓算法以及梯度下降法的優點 ， 並對兩者之不足作改善 （ 比如高斯 - 牛頓算法之反矩陣不存在或是初始值離局部極小值太遠 ） 。