最小二乘法 Least squares
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![数据点（红色）、使用最小二乘法求得的最佳解（蓝色）、误差（绿色）。](/Images/godic/202501/23/Linear_least_squares_example2.svg1110.png")
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最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
最小二乘法还可用于曲线拟合。
其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
Least squares method
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Least squares 最小二乘法
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![The result of fitting a set of data points with a quadratic function](/Images/godic/202501/23/Linear_least_squares21110.png")
![Conic fitting a set of points using least-squares approximation](/Images/godic/202501/23/X33-ellips-1.svg1110.png")
![Carl Friedrich Gauss](/Images/godic/202501/23/Bendixen_-_Carl_Friedrich_Gauß,_18281111.jpg")
The method of least squares is a standard approach in regression analysis to the approximate solution of overdetermined systems, i.e., sets of equations in which there are more equations than unknowns. "Least squares" means that the overall solution minimizes the sum of the squares of the errors made in the results of every single equation.
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