最小二乘法的基本原理
最小二乘法（Least Square Method，LSM）是一种数学优化方法，根据一组观测值，到最能够复合观测值的模型参数。它是求解最优化问题的重要方法之一，可以用于拟合曲线、拟合非线性函数等。 一、基本原理
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（1）最小二乘法依据一组观测值的误差的平方和最小到参数的最优解，即最小化误差的函数。gct考试
（2）为了求解最小量，假设需要估计的参数维度为n，那么应该在总共的m个观测值中到n个能够最小二乘值的参数。
（3）具体的求解方法为，由所有的数值计算最小和可能性最大的可能性，从而求得最佳拟合参数。 二、优点
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股评家（1）最小二乘法最大的优点就是可以准确测量拟合实际数据的结果。 （2）有效利用活跃度原则让处理内容变得简单，操作计算量少。
（3）可以有效地节省计算过程，提高计算效率，使用计算机完成全部计算任务。
（4）具有实用性，可以根据应用的不同情况来自动判断最优的拟合参数，比如用最小二乘法来拟合异常值时，就可以调整参数获得更好的拟合效果，而本没有定义可以解决问题。
三、缺点专题学习网站
（1）对于（多维）曲线拟合问题，最小二乘法计算时特别容易陷入局部最小值，可能得到估计量的质量没有较优的实现；
（2）要求数据具有正态分布特性；
（3）数据中存在外源噪声，则必须使用其它估计方法；
（4）最小二乘法的结果只对数据有效，对机器学习的泛化能力较弱。
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