最小二乘法(又稱最小二乘法)是壹種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和來尋找數據的最佳函數匹配。用最小二乘法可以很容易地得到未知數據，並且這些得到的數據與實際數據的平方和最小。最小二乘法也可用於曲線擬合。
未知量最可能的值是使實際觀察值和計算值之間的差的平方和乘以它們的精度值成為最小值。需要用最小二乘法、最大似然估計法和交叉熵法來比較兩個模型在梯度下降時的概率分布，最小二乘法也是梯度下降更新中求數值解的優秀方法。在統計學習中，需要通過偏差來計算梯度。
對於多元線性回歸模型，最小二乘法的思路類似，但計算過程更復雜。通過引入更多的參數，我們需要估計更復雜的模型。在這個過程中，矩陣運算起著非常重要的作用。具體來說，我們通過構造殘差矩陣和設計矩陣來求解參數的最小二乘估計。
最小二乘法的特點:
1，其核心是通過最小化預測值與實際值的殘差平方和來估計線性回歸系數，保證預測值與觀測值的誤差最小。該方法為數據分析和模型預測提供了壹種穩健可靠的手段。
2.最小二乘法適用於線性回歸模型，假設誤差項服從均值為零、方差恒定的正態分布。這個假設確保了無偏和有效的估計。同時要求數據具有線性關系，這樣預測值才能準確反映觀測數據的變化趨勢。
3.最小二乘法應用廣泛，不僅適用於壹元線性回歸，也適用於多元線性回歸。在多元回歸分析中，設計矩陣的引入使我們能夠估計多個參數，並考慮多個變量對因變量的影響。此外，擴展最小二乘法還可以用於曲線擬合、時間序列分析等統計問題。