1.最小二乘法(也称最小二乘法)是一种数学优化技术。

2.它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。

3.通过最小二乘法可以很容易地得到未知数据，并且这些得到的数据与实际数据之间的误差平方和最小。

4.最小二乘法也可用于曲线拟合。

5.其他优化问题也可以用最小二乘法通过最小化能量或最大化熵来表示。

6.原理:当我们研究两个变量(x，y)之间的关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1，y1.x2，y2...xm，ym)；这些数据在x -y直角坐标系中描述。如果在一条直线附近找到这些点，这条直线的方程可以表示为(公式1-1)。

7.(公式1-1)其中a0和a 1是任意实数，为了建立这个线性方程，需要确定a0和a1。应用最小二乘法原理，使测量值Yi与计算值Yj(Yj=a0+a1Xi)(公式1-1)的偏差(Yi-Yj)的平方和最小，作为“优化准则”。

8.设:φ =(公式1-2)将(公式1-1)代入(公式1-2)得到:φ =(公式1-3)当达到最小值时，可以用函数φ求a0和a 1的偏导数，使这两个偏导数等于零。

9.∑2(A0+a1 * Xi-易)=0(式1-4)∑2Xi(A0+a1 * Xi-易)=0(式1-5)，即:na0+(∑Xi)a1 =∑易(式1-6) (∑ xi) a0。解两个未知数为a1的方程，结果是:a0 = (∑Yi)/n-a1(∑Xi)/n(公式1-8)a1 =