之前在《遙感原理》課上老師引用了某一位高人（記不清是誰了）對於最小二乘法的解釋。這可能是我目前接觸到的對於最小二乘法最形象的解釋了。
線性方程組的解的三種狀態：無解，唯一解和多解（欠定），中學裡邊，咱們只管唯一解。但實際工作中常常遇到觀測數目多於未知數目的情況。這時，資訊量常有富餘，反而「無解」，顯得很傻很天真。所以高斯大俠自創一招「無中生有滿天星」劍法，充分利用資料資訊冗餘（滿天星），硬找出乙個抗雜訊的最優解（無中生有）。高大俠這一招風行天下二百餘年，國內最早翻成「最小二乘法」，其實「最小平方誤法」，更容易理解，就是在滿天星斗的資料點集中，擬合出模型有最小平方誤的一套引數，作為最優解。
最小二乘法
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最小二乘法
在研究兩個變數之間的關係時，可以用回歸分析的方法進行分析。當確定了描述兩個變數之間的回歸模型後，就可以使用最小二乘法估計模型中的引數，進而建立經驗方程.簡單地說，最小二乘的思想就是要使得觀測點和估計點的距離的平方和達到最小.這裡的 二乘 指的是用平方來度量觀測點與估計點的遠近 在古漢語中 平方 稱為...
最小二乘法
最小二乘法 least squares analysis 是一種 數學 優化 技術，它通過 最小化 誤差 的平方和找到一組資料的最佳 函式 匹配。最小二乘法是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。最小二乘法通常用於 曲線擬合 least squares fitting 這裡有...