最小二乘法是一种在数据分析中常用的统计方法，用来确定两个变量之间的关系模型。简单来说，它通过最小化观测值与模型预测值之间差的平方和来找到最佳拟合直线。这种方法在机器学习和统计学中有着广泛的应用，尤其是在处理线性回归问题时。

当我们使用最小二乘法求解线性回归方程时，我们实际上是在寻找一条直线，这条直线能够最好地描述数据点的分布趋势。假设我们有一个数据集，其中包含多个点 (x, y)，我们希望通过这些点找到一个线性关系，即找到一个公式 y = ax + b，使得这个公式能够尽可能准确地预测y值。最小二乘法提供了一种系统的方法来计算出这个公式中的a（斜率）和b（截距）的最佳值。

例如，如果我们有一组关于房屋面积与价格的数据，最小二乘法可以帮助我们找到一个线性模型，这个模型可以用来预测不同面积的房屋的价格。这不仅有助于理解面积与价格之间的关系，还可以用于预测新数据点的输出。因此，掌握最小二乘法求线性回归方程的技巧对于数据分析和预测建模至关重要。📐🔍

数据分析 机器学习 统计方法