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向量x = [1.1,1.9,3.1,3.9] , 向量y = [0.1,0.2,0.3,0.4]
xy = (x .* y) / 4xx = (x .* x) / 4k = (xy-ax*ay)/(xx-ax^2)b = ay - k*ax目標函式
y=9.6x+0.1資料量比較小的情況下，擬合出來的目標函式還不夠準確，可以看到真實y與擬合y之間的資料是存在微小的誤差。如果歷史資料足夠多，那麼擬合出來的目標函式是比較穩定的。
最小二乘法適合求解單變數線性回歸問題，如果存在多個變數（特徵）時，就不能使用最小二乘法來解決回歸引數的問題，需要借助梯度下降和正規方程等方法。
由於時間緊迫，本文的演算法和實驗並不完美，還有很多值得改進的地方。
python最小二乘法擬合圓 最小二乘法擬合圓
有一系列的資料點 我們知道這些資料點近似的落在乙個圓上。依據這些資料預計這個圓的引數就是乙個非常有意義的問題。今天就來講講怎樣來做圓的擬合。圓擬合的方法有非常多種，最小二乘法屬於比較簡單的一種。今天就先將這樣的。我們知道圓方程能夠寫為 x?xc 2 y?yc 2 r2 通常的最小二乘擬合要求距離的平...
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最小二乘法 直線擬合
功能描述 利用最小二乘法求斜率 xytopx 截距 方法1 xytopy 斜率 ncount 點數 void min2method double xytopy,double xytopx,int x,int y,int ncount graphics.drawline pen,point x i y...