最小二乘法：通过最小化误差平方和来估计模型参数。适用于线性模型和一些非线性模型。
最大似然估计：基于观测数据的概率分布来估计模型参数。常用于参数估计和模型选择。
贝叶斯估计：结合先验信息和观测数据来估计模型参数。适用于有先验知识的情况。
岭回归：在最小二乘法的基础上添加正则化项，防止过拟合。适用于高维数据和存在共线性的情况。
LASSO 回归：通过 L1 正则化来实现特征选择和参数估计。适用于特征选择和稀疏模型。
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