概念
最小二乘法多項式曲線擬合，根據給定的m個點,並不要求這條曲線精確地經過這些點，而是曲線y=f(x)的近似曲線y= φ(x)。
原理
給定數據點pi(xi,yi)，其中i=1,2,…,m。求近似曲線y= φ(x)。並且使得近似曲線與y=f(x)的偏差最小。近似曲線在點pi處的偏差δi= φ(xi)-y，i=1,2,...,m。
常見的曲線擬合方法:
1.使偏差絕對值之和最小
2.使偏差絕對值最大的最小
3.使偏差平方和最小
按偏差平方和最小的原則選取擬合曲線，並且採取二項式方程爲擬合曲線的方法,稱爲最小二乘法。
推導過程：
1. 設擬合多項式爲：
2. 各點到這條曲線的距離之和，即偏差平方和如下：
3. 爲了求得符合條件的a值，對等式右邊求ai偏導數，因而我們得到了：
.......
4. 將等式左邊進行一下化簡，然後應該可以得到下面的等式：
.......
5. 把這些等式表示成矩陣的形式，就可以得到下面的矩陣：
6. 將這個範德蒙得矩陣化簡後可得到:
7. 也就是說X*A=Y，那麼A = (X'*X)-1*X'*Y，便得到了係數矩陣A，同時，我們也就得到了擬合曲線。