这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题。

代码如下：

>

x

>

y

> lsfit(x,y)

结果如下：

$coefficients

Intercept

X

0.8310557 0.9004584

说明： Intercept ：截距

X： 变量x的系数

即对于一元一次函数截距式方程：y=0.9x

0.83

输出结果：

k= 0.900458420439 b= 0.831055638877

cost：1

求解的拟合直线为:

y=0.9x 0.83

如果你不追求绘图的美观，可以简单的直接用R绘制散点图观察规律也是可以的(当然也是可以通过设置参数调美观点的)。

> plot(x,y)

###x,y是上面已经赋值过的数据

结果如图：

下面我们接着调整目标函数及样本数据：

目标函数：y=ax2 bx c

> x

> y

> lsfit(x,y)

$coefficients

Intercept

X

-14.66667  17.00000

从结果可以看出，求解的依然是y=kx

b形式的函数。

而调整python中的代码(完整代码见下面的连接)：

def func(p,x):

a,b,c=p

return a*x*x

b*x c

p0=[10,10,10]

#读取结果

a,b,c=Para[0]

print("a=",a,"b=",b,"c=",c)

print("cost：" str(Para[1]))

print("求解的拟合直线为:")

print("y=" str(round(a,2)) "x*x " str(round(b,2)) "x "

str(c))

a= 2.0 b= 3.0 c= 4.0

cost：2

求解的拟合直线为:

y=2.0x*x 3.0x 4.0

通过对比看出，python  scipy库中的leastsq函数通用性还是比较高的。

目标函数：y=ax2 bx c的非线性回归的拟合过程，见：机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法数据分析师培训

机器学习：R语言中如何使用最小二乘法

详细内容见上一篇文章:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题. 代码如下:(数据同 ...

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