python中最小二乘法如何理解?
python中在實現一元線性回歸時會使用最小二乘法，那你知道最小二乘法是什么嗎。其實最小二乘法為分類回歸算法的基礎，從求解線性透視圖中的消失點，m元n次函數的擬合，包括后來學到的神經網絡，其思想歸根結底全都是最小二乘法。本文向大家介紹python中的最小二乘法。
一、最小二乘法是什么?
最小二乘法LeastSquareMethod，做為分類回歸算法的基礎，有著悠久的歷史(由馬里·勒讓德于1806年提出)。
二、最小二乘法實現原理：
通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。
三、最小二乘法功能
利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，并使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。
最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或化熵用最小二乘法來表達。
四、最小二乘法兩種視角描述：“多線→一點”視角與“多點→一線”視角
1、已知多條近似交匯于同一個點的直線，想求解出一個近似交點：尋找到一個距離所有直線距離平方和最小的點，該點即最小二乘解;
2、已知多個近似分布于同一直線上的點，想擬合出一個直線方程：設該直線方程為y=kx+b，調整參數k和b，使得所有點到該直線的距離平方之和最小，設此時滿足要求的k=k0，b=b0，則直線方程為y=k0x+b0。
以上就是python中最小二乘法的有關介紹，希望能對你有所幫助喲~更多Python學習教程請關注IT培訓機構:千鋒教育。
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