最小二乘法是为了解线性方程组。而这个线性方程组，又涉及到我们中学阶段学的数学基础知识。也就是我们前面的文章里介绍过的二阶三阶行列式的核心知识。瞧，上学时候不好好学习，现在后悔了吧？由于这个涉及到x1，x2一直到xn个值，所以一般比较庞大，至少比我们中学阶段解的难多了。
比如｛包裹的a11x1+a12x2+……+a1nxn=b1，a21x1+a22x2+……a2nxn=b2，以此类推直到am1x1+am2x2+……+amnxn=bn是不是有点晕？原本数学公式就不好阅读和理解，而在现在文档对数学公式而言不友好，打字都不好打，那机智客这样的排版显然更更添加了阅读理解难度。而要解这样一个复杂的线性方程组，则需要将它转化为∑=0的公式。不幸的是，这样一个题可能如同家家有本难念的经或人生两难之题一样无解。
也就是说将方程组化为∑=0（这里∑的方程式不好打字就不排版了）可能根本就找不到能解上述线性方程组的x1，x2，xn一组实数。所以，既然走不通，那就退而求其次吧，在无解面前妥协一下，找一下最小值就行。机智客举个例子就好比你选择的人生路，赔付了青春和精力，却发现是错误的或者永远走不通达不到理想境界，又不能撒手不管爱咋滴咋滴自暴自弃一死了之自戕谢罪，那就找个比较趋近的目标吧，
也就是说，既然∑=0找不到满足解，那就找那个满足∑方程式最小的实数组x，这个就叫做最小二乘法问题。老实讲，当如同猪头一样笨的我理解了最小二乘法，暗自赞叹，单身几十年的自己自觉妙得拍（自己的）大腿。
当然这个觉得妙的第一步，而将线性方程组化开，由x得到x，由b得到b，由ax之∑得到y，那么最小二乘法的目标则是求得欧式空间里向量距离表示，也就是寻找一系列的x使得y到b的距离最短而已。是不是觉得很神奇？是不是感觉有点意思？是不是忍不住再一次感叹，数学家的脑子是怎么长的？能构造出那么曼妙如同美女一样让人着迷的完美东西。
