高斯的最小二乘法是什麼

高斯的最小二乘法是一種數學方法，用於估計一個線性系統的參數。它是一種線性估計方法，通過最小化殘差平方和來估計參數。

具體來說，假設我們有一個線性系統，可以用以下方程表示：y = Xβ + ε，其中y是回響變數，X是設計矩陣（包含自變數），β是需要估計的參數向量，ε是隨機誤差。

使用最小二乘法時，我們試圖找到一個參數向量β，使得回響變數與模型預測之間的殘差平方和達到最小。為此，我們需要對β求導並使其等於零，得到β的最小二乘估計。

這種方法在統計學、機器學習等領域廣泛套用，特別是在回歸分析和系統識別中。