最小二乘法
最小二乘法是一種數學最佳化技術，用於解決線性方程組的問題。它通過找到最佳擬合直線（對於二維數據）或平面（對於三維數據）來解釋數據點之間的關係。最小二乘法的目標是找到一條直線或平面，使得所有數據點到這條直線或平面的距離平方和最小。
最小二乘法的步驟如下：
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確定數據點：首先，你需要收集數據，並將其表示為二維或三維空間中的點。
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定義模型：根據數據點的特徵，選擇合適的模型來擬合數據。例如，對於二維數據，你可以選擇直線模型；對於三維數據，你可以選擇平面模型。
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計算誤差：對於每個數據點，計算它與模型預測值的誤差。這個誤差通常表示為兩個值之間的距離平方。
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最小化誤差：通過調整模型的參數，找到使得所有誤差平方和最小的值。這個過程通常通過求解一組方程組來實現。
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得到最佳擬合模型：一旦找到了使得誤差平方和最小的參數值，你就得到了最佳擬合模型。
最小二乘法在許多領域都有套用，特別是在數據分析、統計學、信號處理、控制系統和機器學習中。它是一種有效的工具，用於從數據中提取有用的信息，並建立數據之間的關係模型。