cuadrados ordinarios para minimizar la suma de errores cuadrados entre los valores previstos y observados. Un recurso útil proporciona los llamados algoritmos de regularización. Estos reducen (por ello su nombre alternativo, algoritmos de reducción) los coeficientes, o las ponderaciones de los datos de entrada menos importantes, hacia cero al sumar una penalización para los coeficientes grandes a la suma de errores cuadrados.