線形回帰最小二乗法

線性回歸（Linear Regression）是一種常用的統計方法，用於預測一個連續變數，基於另一個或多個連續變數（稱為特徵或自變數）以及一個類別變數（稱為因變數或目標變數）之間的關係。最小二乘法（Least Squares）是線性回歸中常用的方法，用於估計模型參數。

在最小二乘法中，我們試圖找到一組參數，使得預測值與實際值之間的平方和最小。具體來說，對於線性回歸模型 y = β0 + β1x1 + ... + βkxk + ε，其中 ε 是誤差項，我們試圖找到一組 β0, β1, ..., βk 的值，使得預測值與實際值之間的平方和最小。

這個最小化的過程通常可以通過一些數學公式來完成，比如梯度下降法（Gradient Descent）。然後通過疊代這些公式來最佳化我們的參數估計值。這就是所謂的 "線性回歸模型擬合" 或 "模型參數最佳化"。

具體實現過程中可能會使用各種庫或軟體包，比如Python的sklearn庫。具體操作過程通常涉及擬合數據，通過擬合數據找到最優的參數，再通過這些參數預測新的數據點。

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