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2024年4月22日发(作者：tableware可数吗)

python qr分解 最小二乘法

Python QR分解

QR分解是一种将一个矩阵分解成一个正交矩阵和一个上三角矩阵的技术，其可

以用于解线性方程组、矩阵求逆以及计算矩阵特征值等。Python NumPy库提

供了()函数来计算矩阵的QR分解。该函数返回一个由正交矩阵和一个

上三角矩阵组成的元组。

以下是一个示例代码：

```python

import numpy as np

# 创建一个示例矩阵

A = ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算矩阵A的QR分解

Q, R = (A)

# 打印结果

print("A的QR分解结果：")

print("Q:")

print(Q)

print("R:")

print(R)

```

最小二乘法

最小二乘法是一种常见的回归分析方法，其用于拟合数据点，并求得拟合直线或

曲线的系数。最小二乘法的目标是使拟合曲线与数据点之间的误差平方和最小化。

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库中的LinearRegression类来实现

最小二乘法。LinearRegression类是一种线性回归模型，用于拟合数据点并预

测目标变量的值。

以下是一个简单的示例代码：

```python

from _model import LinearRegression

import numpy as np

# 创建示例数据

x = ([1, 2, 3, 4, 5])

y = ([2, 4, 5, 4, 5])

# 创建线性回归模型

regressor = LinearRegression()

# 拟合数据

(e(-1, 1), y)

# 预测结果

y_pred = t(e(-1, 1))

# 打印结果

print("系数：", _)

print("截距：", ept_)

print("预测值：", y_pred)

```

注意，LinearRegression类的fit()方法接受的X参数需要是一个二维数组。因

此，我们需要使用reshape()函数将输入x转化为一个二维数组。同样，predict()

方法也需要传入一个二维数组作为参数。


本文标签： 矩阵 拟合 数据 用于 需要

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