最小二乘曲线拟合
    最小二乘曲线拟合是一种经典的机器学习方法，用于拟合数据集中的函数，进而可以求解或预测模型中的参数。它是将数据点投影到将曲线拟合的最佳模型的过程，其目标是使误差的平方和最小化。换句话说，它将最小二乘函数当作损失函数，试图“最小化”拟合曲线的“误差”，并利用梯度下降的算法自动求解模型参数。
正则化最小二乘问题
    最小二乘曲线拟合是一种理想的函数估计方法，有时候不可避免会有噪声出现在数据中，而有了噪声，实际估计出来的参数可能不是最佳的，所以有时会对模型参数进行正则化。正则化会将噪声过滤掉，使估计的模型参数更加有效。
    最小二乘曲线拟合有着广泛的应用领域，尤其是统计学和机器学习，最小二乘法可以用于拟合大量不同类型的函数，因此在多元回归分析中被广泛使用。它也可以用于估计曲线方程的系数和参数，从而实现对数据的拟合。
    总之，最小二乘曲线拟合是一种常用的数据拟合方法，能够处理流行和复杂的函数形式，正确估计模型参数，并能够抑制噪声的干扰。

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