最小二乘法的原理是什么？
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y和x的关系拟合为线性关系，所有的样本点都在这条直线周围，每个点都与此直线有一定的距离，所有的距离平方和，求其最小的时候相应的该直线的斜率，即最小二乘估计。
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是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。
由于误差有正有负，所以，如果用误差的和来作为指标，那最后的结果是零，指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话，那应该好一些。
但由于函数计算中，绝对值的和的计算和分析是比较复杂的，也不易。所以，人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标，由于平方总是正的，在统计计算中比较方便，所以误差的最小平方和（最小二乘法）就应运而生了。
由于误差有正有负，所以，如果用误差的和来作为指标，那最后的结果是零，指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话，那应该好一些。
但由于函数计算中，绝对值的和的计算和分析是比较复杂的，也不易。所以，人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标，由于平方总是正的，在统计计算中比较方便，所以误差的最小平方和（最小二乘法）就应运而生了。
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2020-02-26 · 百度认证:高顿教育官方账号
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最小二乘法是一种数学优化技术；它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
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确定阿尔法和贝塔(参数)的值，使得残差平方和最小
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求解答
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