最小二乘法在经济学、物理学等领域中被普遍应用于回归剖析。在我们做数据剖析的时刻，经常需要构建回归模子，而最小二乘法就是我们求解这个问题的重要工具之一。
最小二乘法的思绪很简朴：通过最小化误差的平方和来求解模子参数，使展望值和真实值之间的误差最小。误差平方和越小，说明回归模子拟合的结果越好，变量之间的关系也越强。最小二乘法分为一元线性回归和多元线性回归两种情形。
举个例子，若是我们要研究收入和教育水平之间的关系，可以通过网络一些样本数据，来构建一个回归模子。假设我们网络了20个样本数据，数据中包罗每个人的收入和教育水平。我们可以通过最小二乘法求解，获得一个线性模子，该模子可以展望出收入与教育水平之间的关系。虽然，这个模子的准确性还需要后续的磨练。
最小二乘法的优点在于，可以通过数学方式对回归模子举行建模，求出最优解，因此异常适适用于大规模的数据剖析。然则，最小二乘法也存在一些缺陷，如对异常值异常敏感、需要假设线性关系等等。因此，在举行数据剖析的时刻，需要充实明晰最小二乘法的基本原理和模子假设，以及其适用局限和限制。
