LSQ（Least Squares）の主な用途は以下の通りです。 データフィッティング: LSQは、観測データに最も適合する関数を見つけるために使用されます。特に、線形回帰分析において、データポイントと回帰直線との距離の二乗和を最小化する手法です。 統計解析: 統計学において、LSQは回帰モデルのパラメータ推定に広く利用されます。これにより、データの傾向を把握し、予測を行うことが可能です。 信号処理: 信号のノイズ除去やフィルタリングにおいてもLSQが用いられ、信号のクリーンアップや特定の周波数成分の抽出に役立ちます。 機械学習: 機械学習アルゴリズムの一部として、LSQはモデルのトレーニングに利用され、特に線形モデルやリッジ回帰などで重要な役割を果たします。 最適化問題: LSQは、最適化問題の解法としても使用され、特に非線形最小二乗法は、複雑なモデルのパラメータ推定において重要です。 これらの用途により、LSQは多くの分野で重要な役割を果たしています。