# 教你如何实现"Python小二"
## 一、整体流程
首先，我们来看一下实现"Python小二"的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习如何实现"Python小二"
开发者-->>小白: 解释实现流程
小白->>开发者: 逐步实施
```
## 二、步骤及代码解释
接下来，我们逐步来看每一步需要做什么，以
原创
2024-03-24 03:58:16
37阅读
之所以说”使用”而不是”实现”，是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法，而我们只要学会使用就可以了。随着对技术的逐渐掌握及积累，当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候，我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法。 言归正传，什么是”最小二乘法”呢？ 定义：最
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2023-10-13 20:50:44
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最小二乘法Least Square Method，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史（由马里·勒让德于1806年提出）。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。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。那什么是最小二乘法呢？别着急，我们先从几个
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2023-09-12 11:27:13
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前面提到的多项式拟合方法都是有n个数据点，这个多项式就是n-1阶。就像下面这个链接里的“例子2：多项式插值”，求解Ab=y。此时A是一个可逆方阵。
YcoFlegs：[数值计算] 条件数zhuanlan.zhihu.com
1. Over-constrained System但是如果已知数据存在误差，那么如果精确拟合反而会overfitting。此时可以刻意选择一个更小的多
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2023-09-29 10:56:29
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之所以说”使用”而不是”实现”，是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法，而我们只要学会使用就可以了。随着对技术的逐渐掌握及积累，当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候，我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法。 言归正传，什么是”最小二乘法”呢？ 定义：最小二乘
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2024-02-03 08:24:09
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1 最小二乘法概述自从开始做毕设以来，发现自己无时无刻不在接触最小二乘法。从求解线性透视图中的消失点，m元n次函数的拟合，包括后来学到的神经网络，其思想归根结底全都是最小二乘法。1-1 “多线→一点”视角与“多点→一线”视角最小二乘法非常简单，我把它分成两种视角描述：（1）已知多条近似交汇于同一个点的直线，想求解出一个近似交点：寻找到一个距离所有直线距离平方和最小的点，该点即最小二乘解；（2）已知
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2024-02-04 22:55:51
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最小二乘法(Least Square Method) ·分类算法的基础。原理：最小误差平方和 应用：求得未知的数据，并且使得这些数据与实际数据的平方和最小曲线拟合最小化能量，最大化熵来解决一些优化问题那么什么是最小二乘法呢？(“多线→一点”视角与“多点→一线”视角)视角描述：已知多条近似交汇于同一个点的直线，想求解出一个近似交点：寻找到一个距离所有直线距离平方和最小的点，该点即最小二乘解已知多个近
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2023-09-21 08:55:26
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Python实现最小二乘法的详细步骤画散点图回归模型的参数估计经验模型的效果高老师的 上一篇文章讲了最小二乘算法的原理。这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过Python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。 王松桂老师《线性统计模型——线性回归与方差分析》一书中例3.1.3。 说的是一个实验容器靠蒸汽供应热量，使其保持恒温，通过一段时间观测，得到下图表中的这样一组数据： 其中，自
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2023-07-06 23:01:30
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最小二乘法是一个很实用的工具，它的概念很容易理解，但用程序实现几个矩阵乘法有可能很容易搞错了，但是会python就啥都会了，难道不是么。废话不多说，上代码一、基础版的最小二乘法demofrom sklearn import linear_model
reg = linear_model.LinearRegression()
#reg.fit([(0,0),(1,1),(2,2)],[0,1,2]
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2023-06-27 23:17:02
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webserver接受文件上传这样是POST：curl -i http://IP:8000 -F \"file=@/var/runtime/lib/LambdaJavaRTEntry-byol.jar\这样是PUT：curl -X PUT --upload-file /var/runtime/amzn-log4j-security-jdk8-0.1alpha.jar http://IP:8000正
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2023-08-22 12:24:14
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直接用numpy实现最小二乘法线性回归先放上代码和注释吧，有空再写#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''最小二乘法回归y=wx+b。(numpy实现)
by lei<hustlei@sina.cn>
'''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#回归数据集
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2023-10-23 10:03:33
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最小二乘法则是一种统计学习优化技术，它的目标是最小化误差平方之和来作为目标J(θ)J(θ)，从而找到最优模型。 7. SciPy最小二乘法最小二乘法则是一种统计学习优化技术，它的目标是最小化误差平方之和来作为目标J(θ)，从而找到最优模型。1、线性最小二乘法假设真实的模型是y=2x+1，我们有一组数据(xi,yi)共100个，看能否基于这100个数据找出xi和yi的线性关系方程y=2x+
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2023-06-18 20:30:05
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1. 什么是最小二乘法？最小二乘法（Ordinary Least Squares）是一种常用的数据拟合方法，它通过最小误差的平方和来找到一组数据的最佳函数匹配。很多软件中都包含最小二乘法功能的模块，比如python里scipy库中的leastsq方法。但是本着应用之前知晓其原理的理念，我们来简单了解一下最小二乘法背后的数学设计。这里暂时考虑最线性的拟合情况。2. 线性拟合数学原理假设在一个二维平面
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2023-08-26 20:09:16
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1 以简单线性回归为例示例代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 实现SimpleLinearRegressional
class SimpleLinearRegressional:
def __init__(s
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2023-06-16 09:56:45
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首先需要理解基于最小二乘法求解参数。 矩阵表达，几何意义，从概率角度看最小二乘法等价于noise为高斯分布的MLE（极大似然概率）。 正则化，L1Lasso L2 Ridage岭回归。其中涉及到了 损失函数，最大似然估计等内容， 损失函数为 需要做的便是求出该值得最小值，对该损失函数求导，求出倒数为零时即为损失函数最小值，经过一系列计算后得到的结果就是（需要注意的是，由于下面的计算方法需要X为可逆
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2023-09-26 13:01:32
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从简单的二维线性拟合入手。本文只解决一个问题：在二维平面中找到一条最合适的线，来拟合所有给出的点。因为这个问题的复杂程度还不是很大，所以能够通过数学的方法直接求出解析解的，本文主要介绍最小二乘算法。最小二乘法介绍最小二乘法是最常用的线性回归解法，它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配 。最小二乘法的目的是找到因变量 与自变量 之间的函数关系
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2024-01-25 15:13:49
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之所以说”使用”而不是”实现”，是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法，而我们只要学会使用就可以了。随着对技术的逐渐掌握及积累，当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候，我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法。 言归正传，什么是”最小二乘法”呢？ 定义：最小二乘
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2023-05-31 22:21:41
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机器学习（三）—python实现最小二乘法本节用python实现最小二乘法。2.最小二乘法2.1 线性回归主要是解决线性问题，无法解决非线性问题。线性回归过程主要解决的是如何通过样本获取最佳的拟合线，最常用的方法是 最小二乘法。2.2 最小二乘法ps：在古代，“平方”的称谓为“二乘”，故得最小二乘法。2.2.1 数据拟合法和插值法数据拟合法不必过所有的数据点，关注数据的变化趋势。插值法必须经过所有
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2023-06-19 21:35:17
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1.使用 linalg最小二乘法的权重参数（m,c）。
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2023-05-24 14:46:11
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一. 最小二乘法的拟合原理根据《数学指南》书中的解释:图2 《数学指南》中对最小二乘法的解释上面这段话，枯燥且无趣，大家不用厌恶，数学向来这个样子。现在，我们来慢慢认识上面这段话的意思，这句话的意思是说，拟合有两个前提：1. 要有N个不同的点（x1,x2...xN)的测量值（y1,y2,y3..yN) ，说得简单一点，就是要用三坐标在零件上采很多个不同位置的点，如(x1,y1);(x2,y2)..
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2023-08-23 22:51:46
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