lm高斯牛顿法的改进
    lm高斯牛顿法是一种常用的非线性最小二乘优化方法，但在实际应用中存在一些问题，如容易陷入局部最优解、对初值敏感等。因此，为了提高训练效果和泛化性能，需要对该方法进行改进。现有的改进方法有：引入正则化项、加入牛顿校正、采用逆Hessian矩阵的估计等，这些方法可以有效地提高算法的鲁棒性和收敛速度。另外，通过结合其他优化方法如共轭梯度法和拟牛顿法，还可以进一步提高算法的效果。因此，在使用lm高斯牛顿法时，需要根据具体情况选择合适的改进方法，以达到更好的优化效果。
正则化最小二乘问题

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