参考：《机器学习》西瓜书————周志华
以下为个人笔记，不免有很多细节不对之处。仅供参考！
均方误差MES有非常好的几何意义,它对应了常用的欧几里得距离或简称“欧氏距离”(Euclidean distance).基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法”(least square method).在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线,使所有样本到直线上的欧氏距离之和最小.
如何确定w和b呢?显然,关键在于如何衡量f(z)与y之间的差别，均方误差(2.2)是回归任务中最常用的性能度量,因此我们可试图让均方误差最小化,即：
然后令式（3.5）（3.6）为零可得到w和b最优解得闭式解：
关于求偏导过程：
推导手稿：
注意：
1.前面乘以二分之一是对损失函数求导时消除误差评分项的影响
2.
,m是一个常数
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机器学习之线性回归的最小二乘法求解 假设现在一个普通的一阶线性方程，y=2\x+2\t。t是随机噪音，生成的散列点(x,y)会沿直线y=2\x上下摆动。利用最
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最近使用到了ols做[线性][Link 1]回归，记录一下使用方法 首先是[statsmodels][]，根据官网介绍，这是python里一个用于estimate stati
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Python 最小二乘法求解线性回归模型 机器学习线性回归模型 线性回归（linear regression）是一种线性模型，它假设输入变量 x 和单个输出变量 y 之
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机器学习线性回归模型 线性回归（linear regression）是一种线性模型，它假设输入变量 x 和单个输出变量 y 之间存在线性关系 具体来说，利用线性回归模型
目录 简单线性回归 最小二乘法 拟合为曲线的方程 -------------------- 实质：就是构造误差方程，求导取0 得到误差最小值，进而得到线形参数
方法介绍 “最小二乘法”一句话解释：一种数学优化方法，通过最小化误差的平方和来寻找合适的数据拟合函数。 线性模型的最小二乘可以有很多方法来实现，比如直接使用矩阵运算求
桃扇骨
深藏阁楼爱情的钟
ゞ 浴缸里的玫瑰
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