文章目录序言一、什么是曲线拟合？ 二、最精明的客人乘法是什么？ 三、求解最精明的乘方(包括数学推导过程)四、使用步骤1 )导入库)数据汇总
首先随着人工智能的发展机器学习这一技术也越来越重要很多人开启了机器学习本文介绍了机器学习最基础的内容。 是最精明的过客乘法。
提示：以下为本文正文内容，以下案例可供参考
一.什么是曲线拟合？ 曲线拟合就是求曲线，使数据点不离开该曲线的上、下，既能反映数据的总体分布，又能反映近似函数的特性，总体上不影响所求得的近似函数与已知函数的偏差
将函数y=f(x )的m个互不相同点的观测数据
不满足插值原则，求出简单的近似函数(x )，接近“最好”f ) x )。 此时，不需要(Xi )=yi，并且在整体上尽可能地减小(I=) ) Xi )。 构造这种近似函数的方法称为曲线拟合，函数y=(x )称为经验公式或拟合曲线。
曲线拟合的图像如下所示。
在明确了什么是曲线拟合之后，有必要知道概念——残差。
曲线拟合中近似曲线不必严格超出所有数据点，但所求得的近似函数与已知函数的总体偏差可以用某种方法测量，总体上尽可能小。 令(1-1)的情况
残差向量(残差)。
“尽量减小(1-1)”有不同的指导方针
)1)残差的最大值最小
)2)残差绝对值和最小(绝对值的计算很麻烦) ) ) )。
(3)残差平方和最小)也就是说，最精明的乘客原则。 具有计算方便、对异常值非常敏感，且得到的估计量优良的特性。 ) )
二、最精明的客人乘法是什么？ 个人粗俗理解：按照最精明的乘客原则拟合曲线的方法，称为最精明的乘客乘法。
百度百科：最精明的过客乘法(又称最小二乘法)是一种数学优化技术。 通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。 利用最精明的过客乘法，可以方便地求出未知数据，使这些求出的数据与实际数据的误差平方和最小。 最精明的客户乘法也可用于曲线拟合。 其他一些优化问题可以通过最小化能量或最大化熵来用最精明的客体乘法表示。
三、最精明的过客乘法(包括数学推导过程)我们用最简单的线性模型来解释最精明的过客乘法。 什么是线性模型？
在监督学习中，当预测的变量是离散的时，将其称为分类，例如决策树、支持向量机等，当预测的变量是连续的时，将其称为回归。 回归分析中，n个自变量，且变量与自变量之间为线性关系，故称为一/多变量线性回归分析。
如何解决最精明的乘客问题？ (使用极小值原理() ) ) ) )。
首先，应该确定函数类。 (原则：取决于实际问题和给定数据点的变化规律。 在实际问题中如何选择基函数是一个复杂的问题，一般要根据问题本身的性质来决定。 一般而言，优选基函数包括多项式、三角函数、指数函数、样条函数等。 以二元线性方程为例进行数学推导，得到：
四.使用步骤例：在某化学反应中，测定的生成物浓度y(%和时间t ) min )的数据如表3-3所示，用最精明的乘方法建立t和y之间的经验公式。
1 .库代码部署示例：
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpy.linalgaslg2.读取数据代码如下：
t=NP.arange (1，17，1 ) y=NP.array ) [ 4，6.4，8，8.8，9.22，9.5，9.7，9.86，10，10.20，10.32，10.42，10
以上就是今天的故事。 本文简要介绍了pandas的使用。 pandas提供了许多函数和方法，可以快速轻松地处理数据。