本文介绍了最小二乘法的基本概念及其应用。通过一个简单的例子解释了如何利用该方法找到最佳参数估计值，使得预测误差的平方和达到最小。这是一种广泛应用于数据拟合和参数估计的技术。
最小二乘法又名最小平方法，是一种用于估计和拟合的计算方法。我结合加权平均估计的思想做个简单介绍。
假设有两个测量量x1,x2。我们希望得到一个估计量x=t*x1+(1-t)*x2使其最接近实际x0值，理论上t取0到1之间的任何数都可以，我们怎样能够从所有可能性中得到一个最好的t呢？
从中学数学知识我们可以知道，一个数的平方只可能是正数或者0，那么我们可不可以认为，当几个平方相加得到的数字最小的时候，系统达到了一种最好的状态。用上面的例子来说，就是得到了最好的t。
具体来说，我们希望(x-x1)^2+(x-x2)^2最小，在这种情况下，可以认为x是x1和x2得到的一个最优估计
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