最小二乘和回歸分析的區別：
最小二乘法是在模型確定的情況下對未知引數由觀測資料來進行估計,而回歸分析則是研究變數間相關關係的統計分析方法。
需要補基礎的看這!
定義：最小二乘法（最小平方法）是一種數學優化技術，它通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。
e =∑
i=1n
ei2=
∑i=1
n(yi
−f(x
i))2
e=\sum_^e_i^2=\sum_^(^2
e=i=1∑
nei
2=i
=1∑n
(yi
−f(
xi)
)2求使e最小時的f(x
)f(x)
f(x)
。以一元線性擬合為例，令f(x
)=ax
+b
f(x)=ax+b
f(x)=a
x+b，求使∑i=
1n(y
i−ax
i−b)
2\sum_^(^2
∑i=1n
(yi
−axi
−b)
2最小時a,b的值。
要進行最小二乘擬合的話，python有現成的庫函式可以呼叫。但是作為乙個學習者，當調包俠是沒有任何意義的。因此，這裡自己實現，加深理解。這裡以一元線性擬合為例，通過對上式求偏導，並令偏導等於0.得到
a =m
∑i=1
n(xi
)2−(
∑i=1
n(xi
)2
)a=m\sum_^n(x_i)^2-(\sum_^n(x_i)^2)
a=mi=1
∑n(
xi)
2−(i
=1∑n
(xi
)2)
待補充scipy官方手冊
呼叫方法：
確定需要擬合的函式
#如：一元線性擬合函式
deffunc
(p,x)
: p1,p0=p
y=p1*x+p0
return y
def
residuals
(p,x, y)
: res= y - fun(p,x)
return res
#呼叫leastsq函式
#輸入：損失函式名，初始引數（和x的維度相同；具體數值不重要，可以全1），資料
#輸出：最小二乘意義下的引數
from scipy.optimize import leastaq
impport numpy as np
pars=np.ones(x)
#和x的維度相同
r = leastsq(residuals, pars, args=
(x, y)
)#三個引數：誤差函式、函式引數列表、資料點
sklearn 最小二乘線性回歸
sklearn是機器學習中的乙個常用的python第三方模組，裡面對機器學習的許多方法進行了封裝，在進行機器學習的任務時，許多常用的演算法可在這個模組中直接呼叫。並且sklearn中還提供了許多可用於分類 回歸的優質資料集。使用好sklearn最直接的方法就是仔細閱讀官方 sklearn就像是乙個模...
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線性回歸 最小二乘求解
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