线性回归使用最小二乘法

是的，线性回归使用最小二乘法是一种常见的方法。最小二乘法的基本思想是通过最小化实际值与预测值之间的误差平方和来确定模型的参数。在线性回归中，这意味着找到一条最佳拟合直线，使该直线与所有数据点之间的误差平方和最小化。具体来说，最小二乘法涉及到求解一个线性方程组，其中系数矩阵是数据矩阵的转置乘以数据矩阵，而方程组的右侧是数据矩阵的转置乘以目标变量向量。通过求解这个方程组，可以得到线性回归模型的参数估计值。