好的，各位亲爱的码农、准码农、以及对数学跃跃欲试的小伙伴们，欢迎来到 “最小二乘法：np.linalg.lstsq() 深度揭秘” 讲座！我是你们今天的导游，将带领大家一起探索这个看似高冷，实则非常实用、甚至有点可爱（？）的数学工具。 准备好了吗？让我们系好安全带，开始这段精彩的旅程吧！🚀 第一站：什么是最小二乘法？（别怕，我们不掉书袋！） 想象一下，你是一位神箭手，练习射箭。射了几箭后，箭落在了靶子的周围，散落各处。你的目标是找到一个最佳的落点，使得所有箭离这个落点的距离之和最小。这个落点就可以看作是最小二乘法要解决的问题的一个简单例子。🎯 再举个更贴近生活的例子：你是一位数据分析师，收集到了一堆关于房价和房屋面积的数据。你想找到一个公式，能够根据房屋面积预测房价。但是，由于各种因素的影响（比如地段、装修、朝向等等），实际的房价和你的预测之间总会存在误差。最小二乘法就是用来找到一条最佳的直线（或其他曲线），使得所有数据点到这条直线的距离（误差）的平方和最小。🏠 简单来说，最小二乘法就是一种 “找到最佳拟合” 的方法，它试图找到一个模型，使得模型预测值与实际观测值之间的误差最小。这里的 …