NLS是“非线性最小二乘法”（Nonlinear Least Squares）的缩写，它是一种数学优化方法。在数学和工程领域，非线性最小二乘法用于求解非线性回归问题，即寻找一组参数，使得模型对数据的拟合误差最小。
具体来说，非线性最小二乘法的目标是找到一个参数向量，使得一个非线性函数的输出与观测数据之间的差异最小。这个差异通常是通过某种损失函数来度量的，比如均方误差（MSE）。
在应用中，非线性最小二乘法可以用于以下几种情况：
1. 模型拟合：通过非线性最小二乘法可以拟合非线性模型，如多项式、指数函数、对数函数等。
2. 数据分析：在数据分析中，非线性最小二乘法可以用于寻找数据中的非线性关系。
3. 信号处理：在信号处理中，非线性最小二乘法可以用于非线性滤波和信号重建。
非线性最小二乘法有多种求解方法，如梯度下降法、牛顿-拉夫森法、拟牛顿法等。这些方法通过迭代计算来逼近最优解。
