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我们有一组数据，每个对应着一个，于是有了另外个数据。现在假设数据大致分布在一条直线周围，我们要找出这条直线。
找的思路是这样的，假设这条直线是，因为会有误差，这些点，一般来说不会都在这条直线上。你把带进直线方程的右边的时候，得到都是数不一定正好是，就是说可能不是零。为了保证偏差最小，我们希望这个值最小。这就是最小二乘法的思想。那么取怎样的能让他最小呢？
遗憾的是，大部分给出的求的办法都是用拉格朗日乘数法。这个办法需要用多元微积分的知识才能解释，这是大学学习的内容。再不然就是什么矩阵范数什么的，是更高端的数学办法。网上也有人给出一些办法，是中学生也许能看懂，不过符号过于复杂，而且就是硬算，没有思想。这里哆嗒数学网的小编，给个中学生能看懂，而且有过程有思想，过程还很漂亮的办法。
第一步：计算平均数，这几个常数以后会用的。
。
第二步：做变换，中学时候也说是变形的。
这篇文章最精彩的部分就是这个变形了。变形之后你会发现，平方和，而且能知道他是一条新的直线。对新的直线进行拟合，还是要最小。啊哦，是不是已经看到漂亮的轮廓了？当然好戏在后面。
第三步，当然计算不可少啦。
这令,那么可以进一步得到结果为。要让这个式子的值最小，当然是是让啦。
得到直线方程的结果。这个结果简直得太漂亮了！
最后一步，代回本来的结果啦。
即
就是说，令，就是我们经常见到的结果啦。
什么？最后一步不漂亮。额，这里说一个生活经验吧，当我看见一个远远看见一位“美女”的时候，那时是“盼望”，走近时还有“希望”，真正面相对时，咳咳——我很绝望。
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