Python最小二乘,python求最小二乘法确定参数

　　Python将使用最小二乘法实现一个变量的线性回归。你知道什么是最小二乘法吗？实际上，最小二乘法是分类和回归算法的基础。归根结底，从线性透视下求解灭点，拟合M的N次函数，包括后来学的神经网络，这些思路都是最小二乘法。本文介绍python中的最小二乘法。

　　一、最小二乘法是什么？

　　最小二乘法作为分类和回归算法的基础，有着悠久的历史(由Marie Legendre于1806年提出)。

　　二、最小二乘法实现原理：

　　通过最小化误差平方和找到数据的最佳函数匹配。

　　三、最小二乘法功能

　　使用最小二乘法，可以简单地获得未知数据，并且可以最小化这些获得的数据与实际数据之间的误差平方和。

　　最小二乘法也可用于曲线拟合。其他优化问题也可以用最小二乘法通过最小化能量或熵来表示。

　　四、最小二乘法两种视角描述：“多线一点”视角与“多点一线”视角

　　1.已知多条直线近似相交于同一点，我们想求解一个近似交点：从所有直线中找出一个平方和最小的点，这就是最小二乘解；

　　2.给定近似分布在同一条直线上的若干个点，我们想拟合一个直线方程：设直线方程为y=kx b，调整参数k和b，使所有点到直线的距离平方和最小。设此时k=k0，b=b0满足要求，直线方程为y=k0x b0。

　　以上是python中最小二乘法的介绍。希望能帮到你~

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。