在python中，最小的二乘法将用于实现一元线性回归。你知道吗最小的二乘法是什么？其实最小二乘法以分类回归算法为基础，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，归根结底都是最小的二乘法。本文介绍了python中的python最小二乘法。
第一，最小二乘法是什么？
Leasttttt最小二乘法 Square Method，作为分类回归算法的基础，历史悠久(由马里·勒让德于1806年提出)。
二、最小二乘法实现原理：
匹配最小化误差的平方，匹配搜索数据的最佳函数。
三、最小二乘法功能
使用最小二乘法可以简单地获取未知数据，并使这些数据与实际数据之间的误差平方和最小化。
最小二乘法也可用于曲线拟合。其他优化问题也可以用最小二乘法来表达，以最小化能量或化熵。
四、最小二乘法两种视角描述：“多线→一点视角和“多点”→一线”视角
1、已知多条近似交汇在同一点的直线，想要解决一个近似交汇点:找到一个距离所有直线的平方和最小点，即最小二乘解；
2、已知多个近似点分布在同一直线上，想要拟合一个直线方程:设置这个直线方程为y=kx+b，调整参数k和b，使所有点到直线的距离平方之和最小，设置此时满足要求的k=k0，b=b0，直线方程为y=k0x+b0。
以上是python中最小二乘法的介绍，希望对你有所帮助~