什么是最小二乘法？

一、最小二乘法概念

        最小二乘法（Least Squares Method）是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和来寻找数据与模型之间的最佳拟合，这里的“最小”指的是误差平方和的最小化，“二乘”则是指误差的平方。这种方法在数据分析、统计学、工程学和物理学等领域有着广泛的应用，尤其是在线性回归模型中。

二、最小二乘法原理

        最小二乘法的核心思想是选择参数值，使得模型预测值与实际观测值之间的差异（残差）的平方和最小。这种方法假设误差是随机的，并且遵循正态分布。对于一个线性模型，我们可以用以下方程来表示：

        其中，y 是因变量（目标变量），x是自变量（特征），是模型参数，