最小二乘法

资 源 简 介

简单的最小二乘法代码

详 情 说 明

在下面的代码中，我们使用简单的最小二乘法来拟合一组数据点。首先，我们导入所需的库并定义我们的数据点。然后，我们计算最小二乘线的斜率和截距，以及协方差矩阵。最后，我们使用matplotlib库来绘制数据点和最小二乘线的图形。

```

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据点

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

y = np.array([1.2, 2.5, 3.7, 4.2, 5.1])

# 计算最小二乘线的斜率和截距，以及协方差矩阵

m, b = np.polyfit(x, y, 1)

cov = np.cov(x, y)

# 绘制数据点和最小二乘线的图形

plt.scatter(x, y)

plt.plot(x, m*x + b, color='red')

plt.show()

```

在这个代码示例中，我们使用最小二乘法来确定一条直线，该直线最佳地拟合给定的数据点。我们通过计算最小二乘线的斜率和截距来实现这一点，并使用matplotlib库绘制了数据点和最小二乘线的图形。