解決函式模型的最優解問題
最小二乘法是一種數學最佳化技術，主要用於解決函式模型的最優解問題。其核心思想是通過最小化誤差的平方和來尋找數據的最佳函式匹配。誤差是指真實目標對象與擬合目標對象之間的差異，通過最小化這些誤差的平方和，使得擬合對象最大限度逼近目標對象。
最小二乘法可以用於多種場景，包括但不限於：
曲線擬合和函式模型的最優解問題。
求解未知量，使得誤差值最小。
信號處理，如濾波、信號恢復等。
地理信息系統（GIS），用於生成地圖上的擬合曲線。
醫學影像處理，如擬合磁共振成像（MRI）數據。
金融學、經濟學、工程學等多個領域的數據分析和建模。
此外，最小二乘法還可以分為線性或普通的最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）和非線性的最小二乘法，取決於在所有未知數中的殘差是否為線性。線性的最小二乘問題發生在統計回歸分析中，通常有一個封閉形式的解決方案；而非線性的問題通常通過疊代方法來解決。