最小二乘法拟合y=ax+b 线性函数_y=ax+b 矩阵 求最小二乘 😊
导读 在数据分析和机器学习领域，最小二乘法是最基础且最常用的参数估计方法之一。当我们想要拟合一条直线y=ax+b时，可以通过最小化误差平方和来
在数据分析和机器学习领域，最小二乘法是最基础且最常用的参数估计方法之一。当我们想要拟合一条直线y=ax+b时，可以通过最小化误差平方和来确定最优的a和b值。🔍
首先，我们可以通过简单的线性代数方法来解决这个问题。假设我们有一系列的数据点(xi, yi)，其中i=1, 2, ..., n。我们的目标是找到一个线性函数y=ax+b，使得所有数据点到这条直线的垂直距离之和最小。📊
为了将问题形式化，我们可以构建一个矩阵方程。令X是一个n×2的矩阵，每一行是[xi, 1]；向量A=[a, b]是我们要寻找的参数向量；Y是一个n维向量，其元素为yi。那么，原始问题可以转化为求解XA=Y的最小二乘解。🚀
最后，通过求解这个矩阵方程，我们可以得到最优的a和b值，进而得到最佳拟合直线。这种方法不仅直观而且高效，在实际应用中非常广泛。📈
希望这篇简短的介绍能帮助你理解如何使用最小二乘法来拟合线性模型。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时留言！💬
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