请解释一下 lstsq 函数在 numpy 库中是做什么用的？并且简要说明该函数的常见应用场景。要求分段回答，第一段说明函数功能，第二段说明应用场景。
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`lstsq` 函数在 NumPy 库中用于求解线性最小二乘问题。它能够找到线性方程组 \( Ax = b \) 的最优解，即使方程组没有精确解时，也可以找到使 \( \| Ax - b \|_2 \) 最小的解 \( x \)。这里的 \( A \) 可以是任意形状的矩阵，\( b \) 是一个向量或者矩阵，函数返回的最优解 \( x \) 使得残差平方和最小。此外，`lstsq` 函数还提供了关于解的额外信息，如残差平方和、矩阵 \( A \) 的秩和奇异值等。

`lstsq` 函数的常见应用场景包括数据拟合和回归分析。例如，在实验数据处理中，当我们有一组通过实验获得的数据点，希望能找到一个线性模型来描述因变量与自变量之间的关系时，可以使用 `lstsq` 函数来实现。另一个典型应用是在机器学习中，它可用于训练线性回归模型，通过最小化预测值与实际值之间的差异来寻求最佳拟合的线性回归模型参数。此外，它在信号处理、计算机视觉等领域也有广泛应用，特别是在需要从有噪声的数据中提取有用信息时。
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