最小二乘代码

最小二乘法

最小二乘法是直接通过矩阵运算找到线性方程系数的一种方法，适用于特征较少的情况。

实际上在大数据时代，特征往往都是成百上千的，直接通过矩阵运算的话，计算机根本吃不消的，所以还是梯度下降法使用场景较为常见。

不过我们还是应该通过代码练习巩固一下所学的知识，不可眼高手低。

工具包

我们的代码都是用python来实现，主要涉及到两个工具包，分别是numpy和matplotlib两个包。

numpy主要是提供线性代数运算的包，包括矩阵运算等；而matplotlib主要是画图用的，可以直观的看到线性拟合的效果。

matplotlib比较简单，学习的重点主要在numpy，大家可以对照手册做一下练习，后面的代码都会用得到。

下面是最小二乘的代码：

运行结果