因為某向量的長度（似乎在歐式空間下）等於向量各元素的平方和，再開方。
因此，均方誤差可以看成是某向量的長度的平方。這個均方誤差的每一項可以看成是這個向量的乙個元素。 ⎡⎣
⎢⎢yi
⋮yn⎤
⎦⎥⎥−
(a0⎡
⎣⎢⎢1
⋮1⎤⎦
⎥⎥+a
1⎡⎣⎢
⎢xi⋮
nn⎤⎦
⎥⎥)
若要求均方誤差的最小值，則轉化為求該向量的長度最小。
從該向量的式子觀察可知，括號內是兩個向量 [1, … , 1]t 和 [x1, … , xn]t 的線性組合，換句話說，它是這兩個向量構成的二維子空間（想成乙個平面就可以）的任意一點。
整個式子的向量的長度表示向量 [y1, … , yn]t 到這個二維子空間任意一點的距離！把這個向量長度最小化的意思是：尋找在 [1, … , 1]t 和 [x1, … , xn]t 構成的二維子空間上的乙個點，使得向量 [y1, … , yn]t 到這個點的距離最小。
注：即這裡將乙個向量看成乙個維度。而不是像以往那樣將乙個向量中的乙個元素看成乙個維度。
最小二乘法
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