最小自乘法原理

最小自乘法原理（Least Squares Principle）是一種數學最佳化方法，用於找到最佳擬合直線或模型，以描述給定的數據點。這種方法的目標是找到一條直線或一個模型，使得所有數據點到這條直線的距離和最小。這個距離和可以通過計算數據點到直線的垂直距離的平方和來得到，然後求這個平方和的最小值。

最小自乘法原理在統計學、數據挖掘、機器學習等領域有著廣泛的套用，特別是線上性回歸中，它是確定最佳擬合直線的方法。最小自乘法原理得到的直線或模型通常是最接近數據點的，因此可以用來預測數據點，或者找出數據之間的關係。