最小二乘拟合是一种通过找出使得平方和最小的拟合方式来求解未知参数的数学方法。它的思想就是从一系列的数据中，用曲线（或者更复杂的函数）来拟合这些数据，使得这些数据和拟合函数之间残差的平方和最小。当拟合目标是一元函数时，最小二乘拟合就是线性回归，多元函数最小二乘拟合也可以看作是一个子集，也就是多元线性回归。
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