最小二乘高斯近似法

最小二乘高斯近似法（Least Squares Gaussian Approximation, LSGA）是一种用于在数据拟合中估计参数的数学方法。它结合了高斯分布的特性和最小二乘法的优化思想，常用于求解带有噪声的观测数据中可能存在的最佳拟合参数。通过最小化拟合函数与数据之间的误差平方和，最小二乘高斯近似法可以得到最优的近似解。