最小二乘法是一种常用的参数估计方法，通过最小化残差平方和以找到最佳拟合函数，被广泛应用于线性回归、数据拟合等领域。最小二乘法的主要步骤包括设定数学模型、定义误差、最小化误差等。
除了传统的应用，最小二乘法也被应用于机器学习领域。例如，岭回归和lasso回归就是基于最小化残差平方和的变形版本。
岭回归通过添加一个正则项来调整模型设定，可以有效避免过拟合问题。lasso回归在岭回归的基础上通过替换正则项来进一步提高模型表现，并通常能够更好地处理具有高度相关性的特征。
在机器学习中，最小二乘法还被广泛应用于各种神经网络模型中，例如多层感知器、支持向量机等。
最小二乘法作为一种简单的参数估计方法，在不同领域中都有重要的应用。其在机器学习中的变形版本也为我们提供了更多的选择。
