python 最小二乘法求解程序

以下是使用 Python 实现最小二乘法的代码：

import numpy as np

def least_squares(x, y):
    n = len(x)
    x_mean = np.mean(x)
    y_mean = np.mean(y)
    xy_cov = np.sum((x - x_mean) * (y - y_mean))
    x_var = np.sum((x - x_mean) ** 2)
    w = xy_cov / x_var
    b = y_mean - w * x_mean
    return w, b

使用示例：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
w, b = least_squares(x, y)
print("w =", w)
print("b =", b)

输出结果：

w = 0.6
b = 2.2

说明：该程序实现了最小二乘法的基本思想，即通过求解样本数据的均值、方差和协方差等统计量，计算出回归直线的斜率和截距，从而得到最优的拟合直线。