最小二乘法（Least Squares，簡稱LS）是一種數學最佳化技術，主要用於找到最佳函式匹配，它通過最小化誤差的平方和來確定數據的最佳擬合。
在最小二乘法中，如果選定一個經驗公式（例如y=a+bx），並已知a、b的值，那麼對於每一個觀測值xi，可以從這個公式中計算出相應的擬合值yi。由於數據誤差和公式的不精確性，這些擬合值yi與實際觀測值yi之間存在差異。這些差異（或殘差）用v表示，即vi=yi-yi。最小二乘法的原理就是通過調整參數，使得這些殘差的平方和最小化。
最小二乘法不僅適用於簡單的線性擬合，還廣泛套用於曲線擬合、系統辨識、信號處理等領域。在套用最小二乘法時，通常需要解決一些最佳化問題，例如在給定的數據點(xi,yi)下，找到一條直線或曲線，使得所有數據點到該直線的垂直距離（即殘差）的平方和最小。
此外，在通信系統中，最小二乘法也被用於估計信道參數，通過使估計的信道參數與實際信道參數之間的差的平方和最小化來實現。