最小二乘法是一种数学优化技术，用于拟合数据点并找到最佳函数。

在高中数学中，我们通常用它来找到线性方程的参数。首先，你需要有一组数据点 (x_i, y_i)，其中 x_i 是自变量，y_i 是因变量。你的目标是找到一个线性方程 y = ax + b，使得所有数据点到这个直线的垂直距离（即残差）的平方和最小。最小二乘法的步骤如下：

1. 列出残差公式：对于每个数据点 (x_i, y_i)，计算预测值 a*x_i + b 和实际值 y_i 之间的差异，记为 e_i = y_i - (a*x_i + b)。

2. 求解最小化问题：将所有的残差平方和起来，得到一个关于 a 和 b 的函数 J(a, b) = Σe_i^2。你的目标是找到 a 和 b 的值，使得 J(a, b) 最小。

3. 使用梯度下降或其他优化算法来迭代地更新 a 和 b 的值，直到 J(a, b) 收敛到最小值。

4. 当找到最优的 a 和 b 时，你就得到了最佳的线性回归模型。需要注意的是，最小二乘法假设数据点是独立同分布的，并且误差是随机的。如果这些假设不成立，那么最小二乘估计可能不是最佳选择。