什麼是最小二乘問題

最小二乘問題是一種數學最佳化技術，主要目的是找到一組數據的最優擬合線或曲線。

在最小二乘問題中，目標是找到一組參數，使得這些參數定義的數據模型與實際觀測值之間的誤差平方和最小。這種方法廣泛套用於曲線擬合、回歸分析等領域。最小二乘法的核心思想是通過最小化預測值與觀測值之間的誤差平方和，使得擬合對象儘可能接近目標對象。

最小二乘問題可以分為線性最小二乘問題和非線性最小二乘問題，這取決於殘差函式（或稱為損失函式）是線性還是非線性。最小二乘法的求解方法包括高斯-牛頓法、列文伯格-馬夸爾特法等。