变分法，中文名是“变分”，是指统计学、机器学习、优化方法等领域的数学工具。在概率论中，“变分”意味着求导数为0 的点。也就是说，在这个领域里，如果我们要解决的是一个实际问题，我们可以通过对目标函数进行取样，并计算出新的函数来代替原函数，然后将新函数与原始函数的梯度相等即可得到原来的解。 用数学表达式描述就是：假设我们需要解的问题是f(x)。那么，变分法的原理就是在原函数和反函数之间寻找一个中间函数g(f), 使得对于g(f)来说，其对数导数为0, 即ln[g(f)]=0。这样就得到了一个新的函数g(f)，而这个函数就是解我们问题的目标函数。 这个方法在解决机器学习的问题时特别有用，在线性回归、最小二乘法等模型中，如果要使模型的预测值最接近真实值，就可以使用变分法，通过求导数为0的点来优化模型参数。