python中最小二乘法如何理解?

python中在實(shí)現(xiàn)一元線性回歸時(shí)會(huì)使用最小二乘法，那你知道最小二乘法是什么嗎。其實(shí)最小二乘法為分類回歸算法的基礎(chǔ)，從求解線性透視圖中的消失點(diǎn)，m元n次函數(shù)的擬合，包括后來學(xué)到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其思想歸根結(jié)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(chǔ)，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(shí)現(xiàn)原理：

通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。

三、最小二乘法功能

利用最小二乘法可以簡(jiǎn)便地求得未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)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(yōu)化問題也可通過最小化能量或化熵用最小二乘法來表達(dá)。

四、最小二乘法兩種視角描述：“多線→一點(diǎn)”視角與“多點(diǎn)→一線”視角

1、已知多條近似交匯于同一個(gè)點(diǎn)的直線，想求解出一個(gè)近似交點(diǎn)：尋找到一個(gè)距離所有直線距離平方和最小的點(diǎn)，該點(diǎn)即最小二乘解;

2、已知多個(gè)近似分布于同一直線上的點(diǎn)，想擬合出一個(gè)直線方程：設(shè)該直線方程為y=kx+b，調(diào)整參數(shù)k和b，使得所有點(diǎn)到該直線的距離平方之和最小，設(shè)此時(shí)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(guān)介紹，希望能對(duì)你有所幫助喲~更多Python學(xué)習(xí)教程請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。