LM算法是一种非线性最小二乘优化算法，用于求解非线性最小化问题。LM主要用于解决具有误差函数的非线性最小二乘问题，其中误差函数是参数的非线性函数，需要通过调整参数使误差函数最小化。算法的基本思想是通过迭代的方式逐步调整参数，使得误差函数在参数空间中逐渐收敛到最小值。在每一次迭代中，算法通过求解一个线性方程组来更新参数。这个线性方程组由误差函数的雅可比矩阵和参数更新量构成。
LM算法的优点在于它能够快速收敛到局部最小值，并且对于初始参数的选择不太敏感。此外，算法还能够处理参数个数多于观测数据个数的问题，并且对于存在噪声的数据也比较鲁棒。