最小二乘法

python  實現：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
#定義x、y散點座標
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]
x = np.array(x)
print('x is :\n',x)
num = [1,1.1,1.2,1.1,1.0,0.9,1.3,1.8, 1.1,0.9,1.2,1.1,1.3,0.8]
y = np.array(num)
print('y is :\n',y)
#用3次多項式擬合
f1 = np.polyfit(x, y, 1)
print('f1 is :\n',f1)
p1 = np.poly1d(f1)
print('p1 is :\n',p1)
#也可使用yvals=np.polyval(f1, x)
yvals = p1(x) #擬合y值
print('yvals is :\n',yvals)
#繪圖plot1 = plt.plot(x, y, 's',label='original values')
plot2 = plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(loc=4) #指定legend的位置右下角
參考：[1]python 對於任意資料和曲線進行擬合併求出函式表示式的三種方案
				
最小二乘法
include stdafx.h include include const int n 2 const int m 5 int sgn double x void lss double g n 1 int xm,int xn,double x m double p,double w m lss函式...
				
最小二乘法
在研究兩個變數之間的關係時，可以用回歸分析的方法進行分析。當確定了描述兩個變數之間的回歸模型後，就可以使用最小二乘法估計模型中的引數，進而建立經驗方程.簡單地說，最小二乘的思想就是要使得觀測點和估計點的距離的平方和達到最小.這裡的 二乘 指的是用平方來度量觀測點與估計點的遠近 在古漢語中 平方 稱為...
				
最小二乘法
最小二乘法 least squares analysis 是一種 數學 優化 技術，它通過 最小化 誤差 的平方和找到一組資料的最佳 函式 匹配。最小二乘法是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。最小二乘法通常用於 曲線擬合 least squares fitting 這裡有...