最小二乗法
最小二乗法は、観測データとモデルの予測値とのズレ（誤差）の二乗和を最小にする手法です。主に線形回帰や多重回帰のパラメータ決定に用いられ、直線などの関数をデータに最もよく当てはめるために使われます。誤差を二乗することで、大きな誤差により強いペナルティを与えています。
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