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最小二乘法笔记_最小二乘法一定是直线吗?

最小二乘法一定是直线吗?

 

最小二乘法 (又称 最小平方法 )是一种 数学 优化 技术。

它通过最小化 误差 的平方和寻找数据的最佳 函数 匹配。

利用 最小二乘法 可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

看了之后一头雾水对不对,下面举个例子,就很好懂了。

针对线性最小二乘法即直线拟合,如下图(来自维基百科)所示:

 

 

透过这张图,我想大家一定能理解,我们用最小二乘法来做什么事情,即:

根据已有的数据(图中的点),来做出一条最贴近数据发展趋势的直线。

通过这条直线,我们可以对未来的数据进行预测,因为基本会落在这条直线附近。

当然了,最小二乘法不只是直线,还可以是曲线,本文不讨论。

 

3. 求解直线方程

我们现在要做的,就是求解直线方程。

 

假设已知有N个点,设这条直线方程为:  y = a·x + b

其中,a和b的计算公式如下:

 

本文对于推导过程不再赘述,网上都有。

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