최소자승법의 수학적 원리에 대하여 최소자승법은 불확실한 측정으로부터 모델 파라미터를 찾아내는 통계적 방법입니다. 이 방법의 핵심은 데이터 포인트들과 모델 사이의 거리(잔차)를 최소화하는 것이며, 이는 데이터와 모델이 가장 잘 맞는 파라미터를 찾게 해 줍니다. 최소자승법은 주어진 데이터를 통해 예측 모델을 구축하고자 할 때 널리 사용되는 기법입니다. 아래에 최소자승법의 수학적 원리와 세부적인 부분을 자세히 설명해 드리겠습니다. 최소자승법의 수학적 배경- 원리: 최소자승법은 관측값과 모델 예측값 사이의 차이인 잔차(residuals)의 제곱합(Sum of Squares of Residuals, SSR)을 최소화하는 매개변수를 찾는 과정입니다. 이는 데이터의 분포로부터 오차를 가장 적게 포함하는 선형 혹은 비..