双变量最小二乘问题是一个在统计学和回归分析中常见的问题。它的目标是通过最小化预测变量和实际观测值之间的平方差和，来到最佳的线性回归模型参数。
假设我们有一个数据集，其中包含两个预测变量 (X_1) 和 (X_2)，以及一个响应变量 (Y)。我们的目标是到最佳的线性回归模型参数，使得 (Y) 与 (X_1) 和 (X_2) 的预测值之间的平方误差最小。
数学上，双变量最小二乘问题可以表示为以下优化问题：
(\min_{b_0, b_1, b_2} \sum_{i=1}^{n} (Y_i - (b_0 + b_1 X_{1i} + b_2 X_{2i}))^2)其中 (n) 是样本数量，(b_0, b_1, b_2) 是线性回归模型的参数。
为了解决这个问题，我们可以使用最小二乘法的解法，通过计算样本矩阵的伪逆或使用其他优化算法（如梯度下降法）来到最优解。
在Python中，我们可以使用NumPy库中的线性代数函数或Scikit-learn库中的线性回归模型来解决这个问题。下面是一个使用Scikit-learn库的示例代码：
输出结果为：
最佳参数： [1. 1.]
正则化最小二乘问题
这意味着最佳的线性回归模型参数为 (b_0 = 1.0, b_1 = 1.0, b_2 = 0)。

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