机器学习最小二乘法原理

最小二乘法是一种数学优化技术，用于在给定一系列散列值的情况下，寻找一个函数，使得该函数尽可能地拟合这些数据。该方法的原理是通过最小化误差（真实目标对象与拟合目标对象的差）的平方和，来寻找数据的最佳函数匹配。具体而言，最小二乘法通过求解最小二乘估计量来确定函数的参数，使得数据与拟合函数之间的误差平方和最小。

在机器学习中，最小二乘法也被广泛应用于线性回归问题。线性回归是一种常见的监督学习算法，旨在建立一个线性模型，对输入变量和输出变量之间的关系进行建模。最小二乘法可以用来估计线性回归模型的参数，即通过最小化残差平方和来拟合数据和模型之间的关系。