這篇文章給大家介紹如何在python項目中實現(xiàn)一個最小二乘法，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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一、最小二乘法是什么

最小二乘法Least Square Method，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、最小二乘法實現(xiàn)原理

通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的很好函數(shù)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(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實際數(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較大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點(diǎn)的直線，想求解出一個近似交點(diǎn)：尋找到一個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、已知多個近似分布于同一直線上的點(diǎn)，想擬合出一個直線方程：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)此時滿足要求的k=k0，b=b0，則直線方程為y=k0x+b0。

實例擴(kuò)展：

最小二乘法矩陣

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
def calc_left_k_mat(k):
 """
 獲得左側(cè)k矩陣
 :param k:
 :return:
 """
 k_mat = []
 for i in range(k + 1):
  now_line = []
  for j in range(k + 1):
   now_line.append(j + i)
  k_mat.append(now_line)
 return k_mat
def calc_right_k_mat(k):
 """
 計算右側(cè)矩陣
 :param k:
 :return:
 """
 k_mat = []
 for i in range(k + 1):
  k_mat.append([i, i + 1])
 return k_mat
def pow_k(x, k):
 """
 計算x列表中的k次方和
 :param x: 點(diǎn)集合的x坐標(biāo)
 :param k: k值
 :return:
 """
 sum = 0
 for i in x:
  sum += i ** k
 return sum
def get_left_mat_with_x(k_mat, k):
 """
 將 左側(cè)k矩陣運(yùn)算得到左側(cè)新的矩陣
 :param k_mat:
 :param k:
 :return:
 """
 left_mat = []
 for kl in k_mat:
  now_data = []
  for k in kl:
   now_data.append(pow_k(x, k))
  left_mat.append(now_data)
 return left_mat
def get_right_mat_with(right_k_mat):
 """
 將 右側(cè)k矩陣運(yùn)算得到右側(cè)新的矩陣
 :param right_k_mat:
 :return:
 """
 right_mat = []
 for i in range(len(right_k_mat)):
  sum = 0
  for xL, yL in zip(x, y):
   a = (xL ** right_k_mat[i][0]) * (yL ** right_k_mat[i][1])
   sum += a
  right_mat.append(sum)
 return right_mat
def fuse_mat(left, right):
 """
 融合兩個矩陣
 :param left:
 :param right:
 :return:
 """
 new_mat = []
 for i in range(len(left)):
  asd = np.append(left[i], right[i])
  new_mat.append(list(asd))
 return new_mat
if __name__ == '__main__':
 k = 3
 x = [1, 2, 3]
 y = [1, 2, 3]
 # 計算原始左側(cè)K矩陣
 left_k_mat = calc_left_k_mat(k)
 print("原始左側(cè)K矩陣")
 print(left_k_mat)
 # 計算原始右側(cè)K矩陣
 right_k_mat = calc_right_k_mat(k)
 print("原始右側(cè)k矩陣")
 print(right_k_mat)
 # 計算左側(cè) k 矩陣
 new_left_mat = get_left_mat_with_x(k_mat=left_k_mat, k=k)
 # 計算右側(cè) k 矩陣
 new_right_mat = get_right_mat_with(right_k_mat=right_k_mat)
 print("計算后左側(cè)K矩陣")
 print(new_left_mat)
 print("計算后右側(cè)側(cè)K矩陣")
 print(new_right_mat)
 print("-----" * 10)
 # 融合兩個矩陣 左側(cè) 矩陣每一行增加 右側(cè)矩陣的對應(yīng)行
 new_all = fuse_mat(new_left_mat, new_right_mat)
 print("完整矩陣")
 print(new_all)

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