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1 # 使用者1455358973375
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2 # 使用者939191049718
最小二乘法公式是一個數學的公式，在數學上稱為曲線擬合，此處所講最小二乘法，專指線性迴歸方程！最小二乘法公式為a=y(平均)-b*x（平均）。
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3 # 使用者4305331312407580
最小二乘法是統計學求迴歸方程的一條公式，即一組資料如果成線性相關（有一個相關指數r公式，描繪資料的線性程度，r>0.75或r〈-0.75有較強線性關係），即個用最小二乘法求迴歸方程（一次函式）來估計資料未來的走向等之類的，它的原理是所有資料轉化為直角座標系的座標，在這各個座標點上求一條各點到這條直線距離之和最小的一條直線，它肯定透過這組資料平均值的座標點。 至於推倒比較麻煩，在高中數學不作要求，只求會運用，熟記公式即可
對於線性迴歸，無論用LSE(最小二乘估計)還是MLE(極大似然估計)，都是基於不同的假設而已，LSE是直接假設object function，而MLE假設的是distribution，這裡在gauss noise下，他們恰好formula相同而已。
anyway，他們都不一定會match ground truth。至於假設是否靠譜，我們還得透過假設實驗進行驗證。