最小二乘法（Least Square Method）是一种线性回归方法，可用于处理数据分析和数学建模问题，尤其是在噪声比较大的情况下。最小二乘法本质上是一种试图寻找最优拟合直线的算法，并且它是确定一条直线的具体参数的最佳方法之一。当给定一组数据后，最小二乘法可以得到一条直线，使得该直线和这些数据之间的误差的平方和最小，因此其也被称为平方和最小法。
最小二乘法在各个领域得到了广泛的应用，例如经济学、物理学、统计学、金融学等。在生活中也有许多应用，比如当我们需要根据多组数据来预测某种趋势或变化时，我们可以使用最小二乘法求解这些数据的拟合直线，从而作出准确的预测。此外，最小二乘法还可以用于信号处理中。
