線性迴歸之最小二乘法

線性迴歸 線性迴歸是很常見的一種迴歸，線性迴歸可以用來預測或者分類，主要解決線性問題。 最小二乘法 線性迴歸過程主要解決的就是如何通過樣本來獲取最佳的擬合線。最常用的方法便是最小二乘法，它是一種數學優化技術，它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。 代數推導： 假設擬合直線爲y=ax+b 對任意樣本點(xi,yi) 誤差爲e=yi−(axi+b) 當S=∑ni=1ei2爲最小時擬合度最高，

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