寻求函数 和 个数据点 的集合。使得 取值最小。其中
主要的思路是先假定 的函数结构，然后通过数据与公式分析，求出相应的参数。基本的思想是极小化直线到任意对应点的最大距离（点与点之间为直线）。
类似于切比雪夫近似准则
该准则是寻求函数 和 个数据点集合，使得
的值最小。
确定函数类型 的参数，极小化和数
常用的拟合方程有 等
此时极小化方程：
最优的一个必要条件是 对 和 的偏导数都为0.即得到以下方程：
整理得到：
然后，将m个数据点带入，得到：
在实际运用是，注意数据的变换
常用技巧： 取对数 ，然后运用直线拟合的方法做
解： 取对数得
得 为 的截距， 是直线的斜率。由拟合直线时的方法求得：