最小二乘法的推导

递推最小二乘法推导（RLS）——全网最简单易懂的推导过程作者：阿Q在江湖先从一般最小二乘法开始说起已知x和y的一系列数据，求解参数theta的估计。

用矩阵的形式来表达更方便一些：其中k代表有k组观测到的数据，表示第i组数据的输入观测量，yi表示第i组数据的输出观测量。

令：，则最小二乘的解很简单，等价于即参数解为：如果数据是在线的不断的过来，不停的采用最小二乘的解法来解是相当消耗资源与内存的，所以要有一种递推的形式来保证对的在线更新。

进一步推导出递推最小二乘法（RLS）我们的目的是从一般最小二乘法的解推导出的递推形式。

一定要理解这里的下标k代表的意思，是说在有k组数据情况下的预测，所以k比k-1多了一组数据，所以可以用这多来的一组数据来对原本的估计进行修正，这是一个很直观的理解。

下面是推导过程：先看一般最小二乘法的解下面分别对和这两部分进行推导变换，令得到下面公式（1）下面来变换得到公式（2）下面再来，根据一般最小二乘法的解，我们知道下式成立，得到公式（3）（注：后续公式推导用到）好了，有了上面最主要的三步推导，下面就简单了,将上面推导的结果依次代入公式即可：至此，终于变成的形式了。

通过以上推导，我们来总结一下上面RLS方程：注：以上公式7中，左边其实是根据公式1，右边I为单位矩阵公式（5）和（7）中，有些文献资料是用右边的方程描述，实际上是等效的，只需稍微变换即可。

例如（5）式右边表达式是将公式（1）代入计算的。

为简化描述，我们下面还是只讨论左边表达式为例。

上面第7个公式要计算矩阵的逆，求逆过程还是比较复杂，需要用矩阵引逆定理进一步简化。

矩阵引逆定理：最终RLS的方程解为：好了，至此完毕！以上应该算是最简单的推导过程了，相信都能看得懂了。

后续有时间将增加带遗忘因子的RLS推导步骤，毕竟工程上的实际用途很多用此方法，比如在线辨识电池系统等效电路模型的参数，用于卡尔曼滤波算法估算SOC……。

推导最小二乘法的两种方法最小二乘法是一种常见的数据拟合方法,用于找到一条直线,使得该直线与一组数据之间的最小距离等于零。

下面将介绍两种推导最小二乘法的方法。

方法一:基于样本点的距离我们可以从样本点出发,构造一条直线,使得该直线与样本点的距离等于零。

具体来说,设样本点为 (x_i, y_i),我们希望构造的直线为:y = ax + b其中 a 和 b 是待求的直线的参数。

为了找到 a 和 b,我们可以对样本点进行距离计算,得到:d = |y_i - ax_i + b|我们希望 d 等于零,即 y_i - ax_i + b = 0。

解这个方程,可以得到 a = (y_i - b) / x_i,b = y_i。

因此,我们得到一条直线的参数为:a = (y_i - b) / x_i,b = y_i该直线与样本点的距离就是:d = |y_i - ax_i + b| = |y_i - (y_i - b) / x_i + b| = (y_i - b) / x_i + b方法二:基于最小二乘法的公式另一种推导最小二乘法的方法是利用最小二乘法的公式。

最小二乘法的公式是:最小二乘法 = 1 / (n - 1) * Σ (y - y_i)^2 / (x - x_i)^2其中 n 是样本数,y_i 和 x_i 是样本点的坐标。

我们希望找到一条直线,使得该直线的斜率 k 满足:k * (x - x_i) = (y - y_i)即 k * (x - x_i) = y - y_i我们要求 k * (x - x_i) 最小,即要求 y - y_i 最小。

因此,我们可以构造一组数据,使得 y - y_i 最小。

具体来说,设 y_j = y_i + c,其中 c 是常数。

我们可以构造一条直线:k * (x - x_i) = y - y_i = y_j - c其中 k * (x - x_i) 就是直线的斜率。

该直线与样本点的距离就是:d = |y_i - ax_i + b| = |y_j - c - (ax_i + b)| = |ax_i - y_j - c|我们希望 d 最小,即要求 ax_i - y_j - c 最小。

最小二乘法的推导过程
最小二乘法是一种线性回归分析方法，用于解决当回归方程中的自变量与因变量之间存在一定误差时，如何求出最优解的问题。

其推
导过程如下：
1. 假设回归方程为y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε，其中y为因变量，x1,x2,...,xk为自变量，β0,β1,...,βk为
回归系数，ε为误差项。

2. 根据最小二乘法的原理，我们需要求出使误差之和最小的回
归系数，即最小化残差平方和：Σ(yi - ŷi)^2，其中yi为实际值，ŷi为预测值。

3. 将回归方程中的自变量和误差项写成矩阵的形式，得到一个
线性模型：Y = Xβ + e，其中Y为n行1列的因变量向量，X为n行
k+1列的自变量矩阵，β为(k+1)行1列的回归系数向量，e为n行1
列的误差向量。

4. 利用最小二乘法的原理，将残差平方和对回归系数向量β求偏导数，并令其等于0，得到一个求解回归系数的正规方程组：X'Xβ = X'Y，其中X'为X矩阵的转置。

5. 解正规方程组，得到回归系数向量β的估计值：β =
(X'X)^-1X'Y。

6. 将得到的回归系数代入原始的回归方程中，即可得到最终的
线性回归方程。

通过以上推导过程，我们可以利用最小二乘法求解线性回归方程中的回归系数，从而预测因变量的值。

这种方法常用于统计学、金融学、经济学等领域，可以帮助我们更好地理解和分析数据。

最⼩⼆乘法-公式推导基本思想求出这样⼀些未知参数使得样本点和拟合线的总误差（距离）最⼩最直观的感受如下图（图引⽤⾃知乎某作者）⽽这个误差（距离）可以直接相减，但是直接相减会有正有负，相互抵消了，所以就⽤差的平⽅推导过程1 写出拟合⽅程y =a +bx2 现有样本(x 1,y 1),(x 2,y 2)...(x n ,y n )3 设d i 为样本点到拟合线的距离，即误差d i =y i −(a +bx i )4 设D 为差⽅和（为什么要取平⽅前⾯已说，防⽌正负相互抵消）D =n ∑i =1d 2i =n ∑i =1(y i −a −bx i )25 根据⼀阶导数等于0，⼆阶⼤于等于0（证明略）求出未知参数对a 求⼀阶偏导∂D ∂a =n∑i =12(y i −a −bx i )(−1)=−2n∑i =1(y i −a −bx i )=−2(n ∑i =1y i −n ∑i =1a −b n∑i =1x i )=−2(n ¯y−na −nb ¯x )对b 求⼀阶偏导∂D ∂b=n∑i=12(y i−a−bx i)(−x i)=−2n∑i=1(x i y i−ax i−bx2i)=−2(n ∑i=1x i y i−an∑i=1x i−bn∑i=1x2i)=−2(n ∑i=1x i y i−na¯x−bn ∑i=1x2i)令偏导等于0得−2(n¯y−na−nb¯x)=0 =>a=¯y−b¯x−2(n ∑i=1x i y i−na¯x−b n∑i=1x2i)=0并将a=¯y−b¯x带⼊化简得=>n∑i=1x i y i−n¯x¯y+nb¯x2−bn∑i=1x2i=0=>n∑i=1x i y i−n¯x¯y=b(n∑i=1x2i−n¯x2)=>b=n∑i=1x i y i−n¯x¯yn∑i=1x2i−n¯x2因为\require{cancel}\sum\limits_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})=\sum\limits_{i-1}^{n}(x_iy_i-\bar{x}y_i-x_i\bar{y}+\bar{x}\bar{y})=\sum\limits_{i=1}^{n}x_iy_i-n\bar{x}\bar{y}-\cancel{n\bar{x}\bar{y}}+\cancel{n\bar{x}\bar{y}}\sum\limits_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2=\sum\limits_{i-1}^{n}(x_i^2-2\bar{x}x_i+\bar{x}^2)=\sum\limits_{i=1}^{n}x_i^2-2n\bar{x}^2+n\bar{x}^2=\sum\limits_{i=1}^{n}x_i^2-n\bar{x}^2所以将其带⼊上式得\color{red}{b=\frac{\sum\limits_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sum\limits_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}} Loading [MathJax]/extensions/TeX/cancel.js。

最小二乘法参数估计量推导最小二乘法，这个名字听上去挺高深的，其实就是一种简单而强大的数学工具，广泛应用于数据分析中。

今天，我们就来聊聊这玩意儿到底是怎么一回事。

1. 什么是最小二乘法最小二乘法其实就是在做“找差距”的工作。

假设你有一堆数据点，比如说你测量了一系列的温度和对应的电力消耗，你的目标是找到一条最能贴合这些数据点的直线。

这条直线就像是你为数据“量体裁衣”的结果。

1.1. 基本思想最小二乘法的核心思想就是：找到一条直线，使得每一个数据点到这条直线的距离（叫做“残差”）的平方和最小。

这个“平方和”就像是把所有的偏差加起来，让它们不再那么“任性”。

1.2. 为什么用“平方”？那为什么要把这些偏差平方呢？因为平方能有效地放大大的误差，这样我们就不容易忽视它们。

就像打麻将，偏差大的牌更容易被看见，才能让我们在游戏中更精准地调整策略。

2. 数学推导好啦，接下来我们就来捋一捋这个过程。

咱们还是从简单的说起：假设你有一组数据点（x₁, y₁）、（x₂, y₂）、……、（xₙ, yₙ），而你要找的是一条直线y = β₀ + β₁x。

这条直线就是我们的“理想之线”。

2.1. 定义目标函数我们的目标就是最小化所有这些点到直线的距离平方和。

用数学的语言来描述，就是要最小化目标函数：[ S(beta_0, beta_1) = sum_{i=1}^n (y_i beta_0 beta_1 x_i)^2 ]。

这里面，(y_i beta_0 beta_1 x_i)就是每一个点到直线的距离，平方了之后就能让误差更加明显。

2.2. 求导数为了找到最小值，我们需要对目标函数进行求导数，然后让导数等于零。

这个过程就像是找到山顶的最低点一样。

我们分别对β₀和β₁求偏导数，然后设定这些偏导数为零，得到两个方程：[ frac{partial S}{partial beta_0} = 0 ]。

[ frac{partial S}{partial beta_1} = 0 ]。

最小二乘法公式的多种推导方法最小二乘法是统计学中用来求两个线性相关变量的回归直线方程的一种方法，因其推导方法比较复杂，高中数学《必修3》简单介绍了最小二乘法的思想，直接给出了回归直线斜率a和截距b的计算公式，省略了公式的推导过程。

中学数学教师没有引起足够的重视。

在文[1]中作者的困惑之一就是“公式推导，教不教？”，为了加强学生学习能力的培养和数学思想方法的渗透，让师生更好的了解数学发展的价值，公式推导，不仅要教，而且要好好的教。

下面给出几种公式推导的方法，供教学参考。

给出一组具有线性相关关系的数据（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn），且实数xi不全相等，求回归直线y=ax+b的斜率a和截距b，使得所有点相对于该直线的偏差平方和达到最小。

设实数xi不全相等，所求直线方程为y=ax+b要确定a，b，使函数f（a，b）=∑ni=1（axi+b-yi）2最小。

方法1[2]由于f（a，b）=∑ni=1[yi-axi-（-a）+（-a）-b]2=∑ni=1{[yi-axi-（-a）]2+2[yi-axi-（-a）]×[（-a）-b]+[（-a）-b]2}=∑ni=1[yi-axi-（-a）]2+2∑ni=1[yi-axi-（-a）]×[（-a）-b]+n[（-a）-b]2，注意到∑ni=1[yi-axi-（-a）][（-a）-b]=（-a-b）∑ni=1[yi-axi-（-a）]=（-a-b）[∑ni=1yi-a∑ni=1xi-n（-a）]=（-a-b）[n-na-n（-a）]=0，因此f（a，b）=∑ni=1[yi-axi-（-a）]2+n[（-a）-b]2=a2∑ni=1（xi-）2-2a∑ni=1（xi-）（yi-）+∑ni=1（yi-）2+n（-a-b）2=n（-a-b）2+∑ni=1（xi-）2[a-∑ni=1（xi-）（yi-）∑ni=1（xi-）2]2-[∑ni=1（xi-）（yi-）]2∑ni=1（xi-）2+∑ni=1（yi-）2在上式中，后两项和a，b无关，而前两项为非负数，因此要使f取得最小值，当且仅当前两项的值均为0，即a=∑ni=1（xi-）（yi-）∑ni=1（xi-）2，b=-a（其中x=1n∑ni=1xi，y=1n∑ni=1yi，（x，y）称为样本点的中心。

最小二乘法公式推导
最小二乘法是一种用于拟合数据的统计方法，通过最小化残差平方和来确定一组最佳的拟合系数。

以下是最小二乘法的公式推导：
假设有n个数据点(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)，
要用一条直线y=a+bx来拟合这些数据，其中a和b是未知
参数。

首先定义残差ei为第i个数据点的y值减去拟合直线在该
点的预测值：
ei=yi-(a+bxi)
然后，我们将残差平方和S定义为所有n个数据点的残差平
方的和：
S=Σ(ei^2)=Σ(yi-a-bxi)^2
要找到最佳的拟合系数a和b，我们需要将S最小化。

为了
实现这一点，我们可以将S分别对a和b求偏导，并令偏导数等
于0，得到以下两个方程：
∂S/∂a=-2Σ(yi-a-bxi)=0
∂S/∂b=-2Σ(xi)(yi-a-bxi)=0
将上述两个方程展开并整理，得到：
na+bΣ(xi)=Σ(yi)
bΣ(xi^2)+aΣ(xi)=Σ(xi)(yi)
这是一个包含两个未知数a和b的线性方程组，可以通过解方程组来求出最佳的拟合系数。

具体来说，我们可以使用矩阵求解法，将上述方程组转化为矩阵形式：
|nΣ(xi)||a||Σ(yi)|
|Σ(xi)Σ(xi^2)||b|=|Σ(xi)(yi)|
然后，可以使用矩阵的逆来求解a和b的值：
|a||nΣ(xi)|^-1|Σ(yi)|
|b|=|Σ(xi)Σ(xi^2)||Σ(xi)(yi)|
最终，得到的a和b就是最小二乘法所求的拟合系数，可以将其代入y=a+bx中，得到拟合直线的方程。

最小二乘法的推导和应用最小二乘法是一种统计学和数学中的方法，用于在多个自变量之间建立线性关系的模型。

在这种模型中，最小二乘法是用于最小化预测值和实际值之间误差平方和的方法。

最小二乘法有多种应用，例如在全球定位系统（GPS）和人工智能（AI）的构建中。

在本文中，我们将介绍最小二乘法的推导过程，并说明其在数据分析和预测中的应用。

一、最小二乘法的推导假设我们有一组数据，其中自变量是X，因变量是Y。

我们想要建立一个线性方程来预测Y的值。

线性方程的形式为：Y = ax + b其中，a是斜率，b是截距。

通过最小二乘法，我们可以找到最小化误差平方和的斜率和截距。

误差公式为：Err = Σ(Y - ax - b)²我们要将Err最小化，为了做到这一点，我们对a和b分别求偏导数，并将它们设为0。

a = ΣXY / ΣX²b = ΣY / n - a(ΣX / n)其中，ΣXY是X和Y的乘积的总和，ΣX²是X的平方的总和，ΣY是Y的总和，n是数据点的个数。

二、最小二乘法的应用最小二乘法在数据分析和预测中有许多应用。

例如，在股市预测中，最小二乘法可以用来建立股票价格和其它变量之间的线性关系，从而用来预测股票价格的变化趋势。

在全球定位系统中，最小二乘法可以用来计算卫星位置和用户位置之间的距离，以及在人工智能中，最小二乘法可以用来计算在图像识别和语音识别等领域中所需的数学模型。

最小二乘法的优点是它是一个非常简单和直接的方法，可以在各种数据和问题中使用，并且计算速度很快。

然而，最小二乘法也有一些限制，例如它要求变量之间存在线性关系，因此不能用于非线性问题。

此外，该方法还需要对数据进行标准化，以避免对不同尺度的数据产生偏见。

总之，最小二乘法是一个非常有用的工具，在不同领域中得到了广泛的应用。

它可以帮助我们建立数学模型，分析数据和预测未来趋势。

在我们的日常生活和职业生涯中，掌握最小二乘法的基本原理和应用将是非常有帮助的。

最小二乘法推导最小二乘法是一种常用的统计估计方法，其基本思想是如果需要估计的数据可用某种方程描述，那么应该选择使和残差平方和最小化的方程作为估计参数。

本文介绍了最小二乘法的原理及其推导过程。

1. 最小二乘法的基本原理最小二乘法的基本思想是，通过拟合某一样本数据，找到合适的参数，使得拟合函数和样本数据之间的差异最小。

2. 最小二乘法的最优解广泛应用于统计分析中的最小二乘法，有着它特有的最优解，即：最小二乘法所得到的解决方案就是使得样本数据和拟合函数均方差之和最小的那个解。

3. 最小二乘法推导（1）问题描述设总体U满足均值θ，方差σ2的正态概率分布，X为观测变量向量，考虑最小二乘法拟合求θ的估计问题。

（2）损失函数的确定最小二乘法的损失函数通常采用残差平方和――即，所有残差的平方和。

L ＝Σ i (X i − θ）2（3）最小二乘估计量的拟合令损失函数L 对θ求微分为0，则得到最小二乘估计量：θ^= Σ i X i /n由此可见，在最小二乘法中，参数的估计量等于样本的算数平均。

（4）事后概率的表达若以（3）所得的最小二乘估计量θ 作为估计模型的参数，则对于偏差平方和损失函数L来讲，事后概率为P(L ≤ l) ＝1/√(2πσ2) ∫ θ1 θ2 3/(2σ2)·e−(θ−θ）2 /2σ2 dθ即分布为】正态分布，其平均值为l，标准差为σ2。

4. 最小二乘法的优缺点（1）最小二乘法的优点：最小二乘法使参数估计均值无偏，这意味着它提供了月佳的估计，并可以得到最小的方差，因此，最小二乘法是最常用的估计方法之一。

此外，它简化了估计的计算，使得可以用简单而有效的方式来得到参数估计值，增强了算法的鲁棒性。

（2）最小二乘法的缺点：最小二乘法可能出现过拟专及收敛现象，导致参数估计异常，因此需要对样本数据质检，进行数据的正规化处理。

此外，最小二乘法也只能处理线性模型，而不能拟合非线性模型。

最小二乘法推导详细最小二乘法是一种通用的回归分析方法，它所得模型可用于估计自变量和因变量之间的线性关系，适用于预测和探索走势。

最小二乘法原理是通过寻找最小化误差平方和的方法，来确定独立变量（即自变量）和被解释变量（即因变量）的关系。

假如存在一个二元线性回归问题，自变量为 x，因变量为 y，则最小二乘法所求得的回归方程为：y = β0 + β1x，其中β0 和β1 是截距和斜率。

最小二乘法可以应用于任何数学函数，只要函数可以近似描述数据集内的关系。

最小二乘法的推导过程包含以下几步骤：Step 1: 定义问题假设存在一组数据集 (x_i, y_i)，其中 x_i 为独立变量，y_i 为所要解释的变量。

我们要寻找一个线性方程y = β0 + β1x，其中β0 和β1 为待求解的系数，使得该方程能够最好地描述数据集内的关系。

Step 2: 确定模型模型的选择是最小二乘法中至关重要的一步。

在本例中，我们需要使用线性回归模型y = β0 + β1x。

这意味着当自变量 x 增加 1 个单位时，因变量 y 会增加β1 个单位。

Step 3: 求解系数我们要通过最小二乘法来求解方程的系数β0 和β1。

因为最小二乘法可最小化误差平方和，而误差即为样本数据集中观测值 y_i 与估计值 y_i^ 的差距。

因此，我们需要将这个差距（即残差）平方并求和。

最终我们需要得到误差的公式以及误差对系数的偏导数。

Step 4: 残差平方和的最小值在最后一步中，我们要用求导法将误差函数（即残差平方和）最小化，以得到系数β0 和β1 的最佳解。

为求得残差平方和的最小值，需要对误差函数对β0 和β1 分别求导。

推导过程如下：误差函数定义为：E(β0, β1) = Σ(y_i - (β0 + β1*x_i))^2对β0 求偏导得：dE/dβ0 = Σ2(y_i - β0 - β1*x_i)(-1) = -nβ0 - β1Σ(x_i) + Σ(y_i)对β1 求偏导得：dE/dβ1 = Σ2(y_i - β0 - β1*x_i)(-x_i) = -β0Σ(x_i) - β1Σ(x_i^2) + Σ(x_i*y_i)将上述两个偏导数设置为零，得到下式：Σ(y_i) = nβ0 + β1Σ(x_i)Σ(x_i*y_i) = β0Σ(x_i) + β1Σ(x_i^2)通过解这两个方程组，我们就可以得到β0 和β1 的值，即：β1 = [n*Σ(x_i*y_i) - Σ(x_i)*Σ(y_i)] /[n*Σ(x_i^2) - (Σ(x_i))^2]β0 = [Σ(y_i) - β1 * Σ(x_i)] / n最小二乘法就是通过上述方法来最小化误差平方和，以得出在给定数据集上最适合的线性方程的方法之一。

最小二乘法超详细推导好，咱们聊聊最小二乘法，听起来是不是有点儿高大上？但其实它的原理就像是在生活中解决问题一样简单。

想象一下，你跟朋友约好一起去看电影，结果两个人的时间都不太对付，最后迟到了。

为了避免下次再犯错，你们想出一个办法：每次都提前半小时出门。

这就像最小二乘法，简单明了，追求一个更好的结果。

最小二乘法的基本思想就像是给一堆点点画线，想要找到一条“最佳”线，让这条线跟所有的点距离最小。

听上去有点抽象，但我给你举个例子。

假设你正在学习滑板，刚开始的时候，可能会摔得东倒西歪，根本控制不住。

你想要找出一个滑行的规律，比如，哪个角度、哪个姿势滑起来更顺畅。

于是你反复尝试，记录每次摔倒的位置，然后把所有这些点连起来，最后找到那个“最佳姿势”。

这就像是在求一个最小值，把每次摔倒的距离都尽量缩短。

让我们深入一点儿，最小二乘法的数学公式其实挺简单，咱们用y=ax+b来表示。

这里的y就像你想要达到的目标，比如说滑板的速度，x是你能控制的因素，比如滑板的角度。

a是斜率，代表你加速的程度，b则是你起步的高度。

听上去是不是有点像在调配一杯完美的饮料？如果把这几个变量调得刚刚好，恰到好处，那就能滑得又快又稳。

这时候，我们就要把所有的点放到图上，看看哪个点偏离得最多。

每个点到那条线的距离就像是你在追求完美的过程中产生的小失误。

咱们要做的，就是把这些距离的平方加起来，然后最小化，尽量让整体的偏差小到可忽略不计。

这个过程就像在追求一个完美的曲线，让你在滑板上飞翔的时候不再摔倒。

在实际操作中，我们往往需要用到一些数学工具，比如微积分。

听起来是不是有点吓人？别担心，其实就是为了找出那条最佳线的斜率和截距。

简单来说，就是要把所有的偏差搞清楚，给出一个准确的答案。

就像你在追求更好的生活方式，每天记录饮食和运动，最后找到那个最适合自己的节奏。

想象一下，咱们在找线的时候，就像在追寻自己的梦想。

每一次失败，每一次尝试，都是为了一条更完美的路径。

最小二乘法推导过程最小二乘法是一种常用的回归分析方法，其核心思想是通过最小化残差平方和来拟合数据，并找到最优的拟合曲线或拟合平面。

下面详细介绍最小二乘法的推导过程，包括以下五个步骤：一、建立数学模型我们考虑一个简单的线性回归模型，即根据自变量 x 预测因变量 y 的值，假设有 n 个样本数据，则模型可以表示为：y_i = β_0 + β_1 * x_i + ε_i其中，β_0 和β_1 分别表示截距和斜率，ε_i 是误差项，表示模型无法完美拟合所有数据的部分。

二、最小化残差平方和我们的目标是最小化残差平方和：SSR = ∑ ε_i^2其中，SSR 表示残差平方和，也可以理解为误差的总和，ε_i 表示实际值与预测值之间的差距。

三、求残差平方和的一阶导数为了找到最优的拟合曲线或拟合平面，需要求解残差平方和 SSR 的一阶导数，即：∂ SSR / ∂ β_0 = -2 ∑ ε_i∂ SSR / ∂ β_1 = -2 ∑ ε_i * x_i在推导过程中，我们使用了求导公式：d(a * x) / dx = a * d(x) / dxd(x^n) / dx = n * x^(n-1)d(e^x) / dx = e^x四、求解最优拟合参数β_0 和β_1通过将上述一阶导数等于 0，得到拟合曲线或拟合平面的最优解：β_1 = ∑(x_i - x_mean) * (y_i - y_mean) / ∑(x_i - x_mean)^2β_0 = y_mean - β_1 * x_mean其中，x_mean 和 y_mean 分别表示自变量和因变量的均值。

五、检验拟合效果最后，我们需要检验拟合效果，可以计算残差平方和 SSR 和总平方和SST：SST = ∑(y_i - y_mean)^2然后，计算 R^2 值，也称为拟合优度，其计算公式为：R^2 = 1 - SSR / SSTR^2 取值范围在 0 到 1 之间，当值越接近 1 时，拟合效果越好。

最小二乘法的公式推导嘿，咱们今天来好好唠唠最小二乘法的公式推导。

咱们先来说说为啥要研究这个最小二乘法。

就像我之前带的一个学生，小明，他特别喜欢研究植物的生长。

他每天都仔细地记录下植物的高度变化，想找出植物生长的规律。

这时候，最小二乘法就能派上用场啦。

那最小二乘法到底是个啥呢？简单来说，就是在一堆数据中找到一条最能“贴合”这些数据的直线或者曲线。

比如说，咱们有一组数据点（x1, y1），（x2, y2），（x3, y3）…… 那怎么找到那条最合适的线呢？咱们假设这条线的方程是 y = a + bx 。

那对于每个数据点（xi, yi），它到这条直线的垂直距离就是 yi - （a + bxi）。

这时候，咱们要让所有这些距离的平方和最小，这就是“最小二乘”的意思啦。

那怎么让这个和最小呢？这就得用到一些数学知识啦。

咱们先算这个距离平方和S = ∑（yi - （a + bxi））²。

接下来，咱们要分别对 a 和 b 求偏导数，让这两个偏导数都等于 0 。

对 a 求偏导数，得到：∂S/∂a = 2∑（yi - （a + bxi））（-1）。

让它等于 0 ，就有∑（yi - （a + bxi）） = 0 。

对 b 求偏导数，得到：∂S/∂b = 2∑（yi - （a + bxi））（-xi）。

让它等于 0 ，就有∑（yi - （a + bxi））xi = 0 。

把上面两个式子整理一下，就能得到关于 a 和 b 的方程组啦。

经过一番计算，咱们就能求出 a 和 b 的值，也就得到了那条最合适的直线的方程。

说回小明，他用最小二乘法处理他记录的植物生长数据，成功找到了植物生长高度和时间的关系，可把他高兴坏了。

所以啊，最小二乘法在处理数据、寻找规律方面可真是个厉害的工具。

不管是在科学研究，还是在日常生活中的数据分析，它都能帮咱们大忙。

咱们再深入琢磨琢磨。

假设咱们有另一组数据，比如说学生的考试成绩和他们的学习时间。

一文让你彻底搞懂最小二乘法（超详细推导）要解决的问题在工程应用中，我们经常会用一组观测数据去估计模型的参数，模型是我们根据先验知识定下的。

比如我们有一组观测数据 ( x i , y i ) (x_i,y_i) (xi,yi)（一维），通过一些数据分析我们猜测 y y y和 x x x之间存在线性关系，那么我们的模型就可以定为： f ( x ) = k x + b f(x)=kx+bf(x)=kx+b这个模型只有两个参数，所以理论上，我们只需要观测两组数据建立两个方程，即可解出两个未知数。

类似的，假如模型有n n n个参数，我们只需要观测 n n n组数据就可求出参数，换句话说，在这种情况下，模型的参数是唯一确定解。

但是在实际应用中，由于我们的观测会存在误差（偶然误差、系统误差等），所以我们总会做多余观测。

比如在上述例子中，尽管只有两个参数，但是我们可能会观测 n n n组数据( x 1 , y 1 ) . . , ( x n , y n ) (x_1, y_1)..,(x_n, y_n) (x1,y1)..,(xn,yn)，这会导致我们无法找到一条直线经过所有的点，也就是说，方程无确定解。

于是这就是我们要解决的问题：虽然没有确定解，但是我们能不能求出近似解，使得模型能在各个观测点上达到“最佳“拟合。

那么“最佳”的准则是什么？可以是所有观测点到直线的距离和最小，也可以是所有观测点到直线的误差（真实值-理论值）绝对值和最小，也可以是其它，如果是你面临这个问题你会怎么做？早在19世纪，勒让德就认为让“误差的平方和最小”估计出来的模型是最接近真实情形的。

为什么是误差平方而不是另一个？就连欧拉和拉普拉斯都没能成功回答这个问题。

后来高斯建立了一套误差分析理论，从而证明了系统在误差平方和最小的条件下是最优的。

证明这个理论并不难。

我写了另一篇关于最小二乘法原理理解的博客。

相信你了解后会对最小二乘法有更深的理解。

最小二乘法公式推导过程最小二乘法是一种最常用的数据拟合方法，主要用于回归分析和曲线拟合等数据处理领域中。

其核心思想是通过最小化残差平方和，找到一条最佳拟合直线（或曲线），使预测结果与实际观测值间的误差最小化。

最小二乘法的具体应用可以分为两个步骤。

第一步是建立模型，根据实际数据的分布情况建立数学模型。

常见的模型有线性回归模型、多项式回归模型、指数回归模型等等。

第二步则是通过最小化残差平方和来求解使模型拟合结果最优的参数。

下面我们就来具体了解一下最小二乘法的公式推导过程。

首先，我们先给出一个简单的线性回归模型：y = ax + b，其中x 为自变量，y为因变量，a和b是待求解的参数。

假设我们有n个数据点，其中第i个数据点的实际观测值为yi，预测值为a xi + b，那么第i个数据点的残差 ei=yi-a xi -b。

我们的目标是通过最小化所有数据点残差平方和来找到最佳拟合直线（或曲线）的参数。

即最小化S=∑(ei)²，其中i=1,2,…,n。

下面是最小二乘法的公式推导过程：（1）将S展开：S=(e1)²+(e2)²+...+(en)²=(y1-a x1-b)²+(y2-a x2-b)²+...+(yn-a xn-b)²=(y1²-2a x1 y1-2b y1+a² x1²+2a b x1+b²)+(y2²-2a x2 y2-2b y2+a² x2²+2a b x2+b²)+...+(yn²-2a xn yn-2b yn+a² xn²+2a bxn+b²)=(y1²+y2²+...+yn²)+(a² x1²+a² x2²+...+a² xn²)+(n b²)-2a(x1 y1+x2 y2+...+xn yn)-2b(y1+y2+...+yn)a+2(n a b x1+...+n a b xn)（2）将S对a、b分别求偏导：∂S/∂a=2(a x1²+a x2²+...+a xn²)-2(x1 y1+x2 y2+...+xn yn)-2(n a b x1+...+n a b xn)∂S/∂b=2(n b)-2(y1+y2+...+yn)+2(a x1+...+a xn)（3）令∂S/∂a=0，∂S/∂b=0，我们可以得到两个方程：a=(n∑xy-∑x∑y)/(n∑x²-(∑x)²)b=(∑y-a∑x)/n其中，∑表示sigma符号，∑xy为x和y的乘积之和，∑x²为x 的平方和，∑y²为y的平方和，∑x和∑y分别为x和y的和，n为数据点的数量。

最小二乘法计算公式推导最小二乘法是一种常用的参数估计方法，用于拟合数据和求解线性回归模型的参数。

下面我将给出最小二乘法的计算公式推导过程。

假设我们有m个数据点，每个数据点有一个自变量x和一个因变量y，我们的目标是找到一个模型来描述x和y之间的关系。

常用的线性模型形式为：y=β0+β1*x+ε其中，β0和β1是我们需要估计的参数，ε表示模型的误差项。

最小二乘法的目标是通过最小化所有数据点与模型的差距来估计参数。

首先，我们定义残差ri为第i个观测点的观测值yi与模型预测值yi~的差：ri=yiyi~我们希望最小化所有残差的平方和来求解参数。

因此，最小二乘法的目标是使得残差平方和函数S最小：S=Σ(ri^2)其中，Σ表示对所有m个数据点求和。

我们将S对参数β0和β1分别求偏导数，并令偏导数为0，可以得到参数的估计值。

首先，对β0求偏导数：∂S/∂β0=2Σ(ri*(1))令∂S/∂β0=0，得到：Σ(ri*(1))=0这个等式的意义是残差的总和等于0。

接下来，对β1求偏导数：∂S/∂β1=2Σ(ri*(1)*xi)令∂S/∂β1=0，得到：Σ(ri*(1)*xi)=0这个等式的意义是残差与自变量的乘积的总和等于0。

利用这两个等式，我们可以求解出β0和β1的估计值。

首先，利用第一个等式，我们可以得到：Σ(ri*(1))=Σ(yiyi~)=0进一步展开得到：ΣyiΣyi~=0因此，β0的估计值可以表示为：β0=(1/m)*Σyi(1/m)*Σyi~其中，(1/m)*Σyi表示观测值y的平均值，(1/m)*Σyi~表示模型预测值yi~的平均值。

接下来，利用第二个等式可以得到：Σ(ri*(1)*xi)=Σ(yiyi~)*xi=0展开后得到：Σyi*xiΣyi~*xi=0因此，β1的估计值可以表示为：β1=(Σyi*xiΣyi~*xi)/Σxi^2其中，Σyi*xi表示观测值y与自变量x的乘积的总和，Σyi~*xi表示模型预测值yi~与自变量x的乘积的总和，Σxi^2表示自变量x的平方的总和。

推导最小二乘法的两种方法最小二乘法是一种常用的数学优化方法，用于拟合数据，并找到最佳的拟合直线或曲线。

它通过最小化实际观测值与模型预测值之间的残差平方和来实现拟合。

方法一：几何推导首先，假设我们有一组数据点{(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)}，要找到一条直线y = mx + b，使得这条直线与数据点的残差平方和最小。

我们可以利用几何推导来得到该直线的斜率m和截距b。

1. 首先计算数据点的均值(x_mean, y_mean)：x_mean = (x1 + x2 + ... + xn) / ny_mean = (y1 + y2 + ... + yn) / n2. 计算斜率m：numerator = (x1 - x_mean)*(y1 - y_mean) + (x2 - x_mean)*(y2 - y_mean) + ... + (xn - x_mean)*(yn - y_mean)denominator = (x1 - x_mean)^2 + (x2 - x_mean)^2 + ... + (xn - x_mean)^2m = numerator / denominator3. 计算截距b：b = y_mean - m*x_mean方法二：矩阵推导另一种推导最小二乘法的方法是使用矩阵。

我们可以将数据点表示为矩阵X和向量y，并通过求解线性方程组X^T*X*w = X^T*y来得到拟合直线的参数w。

1. 构建矩阵X和向量y：X = [[1, x1], [1, x2], ..., [1, xn]]y = [y1, y2, ..., yn]2. 计算参数w：w = (X^T*X)^(-1) * X^T * y总结通过几何推导或矩阵推导，我们可以得到最小二乘法的两种求解方法。

这些方法在数据拟合和回归分析中广泛应用，可以帮助我们找到最佳的拟合曲线，并进行相关的预测与分析。