最小二乘法（Least Squares Method）是一種在數據分析、曲線擬合、回歸分析等領域廣泛套用的數學最佳化技術。它通過最小化誤差的平方和來尋找最佳函式匹配，從而找到最優的參數估計值。
在簡單的線性回歸中，最小二乘法可以通過公式a=y-bx來理解，其中a和b分別是回歸線的截距和斜率。在更複雜的情況下，如矩陣形式的最小二乘法，它常用於測量數據處理的平差公式中，其中VTPV=min是矩陣形式最小二乘法的一個例子。
最小二乘法的基本原理是尋找一條直線（或其他曲線）使得所有數據點到該直線的垂直距離（或曲線）的平方和最小。這種方法在處理超定系統（即方程數量大於未知數數量的情況）時非常有效，因為它能夠提供一種方法來找到這些方程組的最佳近似解。
在套用方面，最小二乘法不僅用於統計學和數學建模，還在機器學習、物理、工程和其他多個領域中發揮著重要作用。例如，在機器學習中，最小二乘法被用於訓練回歸模型，通過最小化預測值與實際值之間的平方誤差來估計模型參數。
總的來說，最小二乘法是一種強大的工具，它通過最佳化誤差的平方和來提高數據分析和模型預測的準確性。