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线性回归模型之最小二乘法（python实现）

最小二乘法（Ordinary Least Square, OLS）是用数学公式直接求解线性回归方程的参数的方法。以最简单的一元线性回归为例，公式6-4中显示一系列的X值可以求出一系列的预测值Y’，的目的是使得每一对预测的Y’和Y之间的误差(Y- Y’)最小化。由于误差有正误差有负误差，为了避免彼此抵消，需要使用误差的平方来衡量。虽然绝对值也可以避免误差抵消，但是绝对值的代数计算性不如平方好，不便于求微分。二乘表示平方，最小二乘法就表示求误差平方和最小的方法。

线性回归模型之最小二乘法（python实现）_第1张图片

参考代码如下：

线性回归模型之最小二乘法（python实现）_第2张图片

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