最小二乘法：一种数学/统计方法，通过最小化“残差”（观测值与模型预测值之差）的平方和来拟合模型参数（常用于回归、曲线拟合、数据平滑等）。也常指“最小二乘估计/拟合”（least-squares estimation/fitting）。
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We used least-squares to fit a line to the data.
我们用最小二乘法把一条直线拟合到这些数据上。
The engineer applied a least-squares approach to estimate the parameters, reducing the impact of random measurement noise across multiple trials.
工程师采用最小二乘方法来估计参数，从而在多次试验中减弱随机测量噪声的影响。
“least”表示“最小的”，“squares”指“平方项”。该术语直观描述了方法的核心：在所有可能的拟合方案中，选择让误差的平方和最小的那一个。作为系统化的计算方法，最小二乘法在1819世纪逐渐发展成熟，并在天文学测量与误差处理等领域得到广泛应用。
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