数据处理——偏最小二乘法

一、最小二乘法

点击：最小二乘法概念及用python实现最小二乘法实例详细介绍

版本二：https://wiki.klniu.com/zh-hans/Python/Modules/Scipy

二乘法实例理解：https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51589143

假设身高是变量X，体重是变量Y，我们都知道身高与体重有比较直接的关系。把各位当成一个样本）。采样的数据，自然就是各经过采样以后，我们肯定会得到一堆数据(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xn,yn)(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xn,yn)，其中x是身高，y是体重。得到这堆数据以后，接下来肯定是要处理这堆数据了。生活常识告诉我们：身高与体重是一个近似的线性关系，用最简单的数学语言来描述就是y=β0+β1x。于是，接下来的任务就变成了：怎么根据我们现在得到的采样数据，求出这个β0与β1呢？这个时候，就轮到最小二乘法发飙显示威力了。

为了计算β0,β1的值，我们采取如下规则：β0，β1应该使计算出来的函数曲线与观察值的差的平方和最小。用数学公式描述就是：

Q=min∑in(yie−yi)2

其中，yie表示根据y=
y=β0+β1x估算出来的值，yi是观察得到的真实值

二、偏最小二乘法

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/08/21/2148625.html

https://wenku.baidu.com/view/82a568e1d1d233d4b14e852458fb770bf78a3bca.html

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