什么是最小二乘估计

最小二乘估计是一种常用的统计方法，用于寻找最佳拟合数据的模型参数。其核心思想是通过最小化观测值与预测值之间的平方误差总和，来确定模型的最优参数。

该方法广泛应用于数据分析和机器学习中，尤其在线性回归中表现突出。尽管存在局限性，但因其计算简便，仍是许多模型的基础工具。