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{{提示|该页面仍需进一步完善,欢迎加入我们}} 最小二乘法(Least Squares Method,简写为LSE)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小,最小二乘法还可用于曲线拟合。在城市规划与研究领域,最小二乘法是[[线性回归]]、[[趋势面分析]]等方法的基础,广泛应用于人口预测、经济预测、地形分析等诸多课题。 == 应用实例 == == 操作方法 == == 原理与公式 == == 参考链接 == * [https://www.zhihu.com/question/37031188 知乎:最小二乘法的本质是什么?] * [https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares Wikipedia: Least Squares] * [https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%98%E6%B3%95 百度百科:最小二乘法]
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