最小二乘法代码实现（python中最小二乘法如何理解?）
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Least Square Method ，做为分类回归算法的基础 ，有着悠久的历史(由马里·勒让德于1806年提出) 。
二 、最小二乘法实现原理：
通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配 。
三 、最小二乘法功能
利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据 ，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小 。
最小二乘法还可用于曲线拟合 。其他一些优化问题也可通过最小化能量或化熵用最小二乘法来表达 。
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 、已知多条近似交汇于同一个点的直线 ，想求解出一个近似交点：寻找到一个距离所有直线距离平方和最小的点 ，该点即最小二乘解；
2 、已知多个近似分布于同一直线上的点 ，想拟合出一个直线方程：设该直线方程为y=kx+b ，调整参数k和b ，使得所有点到该直线的距离平方之和最小 ，设此时满足要求的k=k0 ，b=b0 ，则直线方程为y=k0x+b0 。
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