如何理解python中的最小二乘法？

python中在实现一元线性回归时会使用最小二乘法，那你知道

最小二乘法是什么吗。其实

最小二乘法

为分类回归算法的基础，



从求解线性透视图中的消失点，m元n次函数的拟合，包括后来学到的神经网络，其思想归根结底全都是最小二乘法。本文向大家介绍python中的

最小二乘法。

一、最小二乘法是什么？

最小二乘法是分类和回归算法的基础，历史悠久（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来找到数据的最佳函数拟合。

三、

最小二乘法

功能

通过最小二乘法可以很容易地得到未知数据，并且可以最小化得到的数据与实际数据的误差平方和。

最小二乘法也可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可以通过最小化能量或最小化熵来表达。

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、知道有几条直线近似相交于同一点，想求解一个近似相交：找一个与所有直线的距离平方和最小的点，即最小二乘解；

2. 知道若干个点近似分布在同一条直线上，我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，使之平方和将所有点到直线的距离最小值，设此时满足要求的k=k0，b=b0，则直线的方程为y=k0x+b0。

以上就是python中最小二乘法的介绍，希望对大家有所帮助~