python怎么代入数据求回归模型？ |python的正交经验函数

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基于均方误差最小化来进行模型求解称为最小二乘法(leastsquaremethod)，线性回归中，最小二乘发就是试图找到一条直线，使得所有样本到直线的欧式距离之和最小。

大家把上式写成矩阵的形式：w∗=argmin(y−Xw)T(y−Xw)这里大家把b融合到w中，X中最后再加一列1。为了求最小值，大家对w求导并令其为0：2XT(Xw−y)=0当XTX为满秩矩阵(full-rankmatrix)时是可逆的。

此时：w=(XTX)−1XTy令xi=(xi,1)，可以得到线性回归模型：f(xi)=xTi(XTX)−1XTy