這裡只是介紹下r語言中如何使用最小二乘法解決一次函式的線性回歸問題。
> x結果如下：> y
> lsfit(x,y)
$coefficients說明： intercept ：截距intercept x
0.8310557 0.9004584
x： 變數x的係數
即對於一元一次函式截距式方程：y=0.9x+0.83
輸出結果：如果你不追求繪圖的美觀，可以簡單的直接用r繪製散點圖觀察規律也是可以的（當然也是可以通過設定引數調美觀點的）。k= 0.900458420439 b= 0.831055638877
cost：1
求解的擬合直線為:
y=0.9x+0.83
> plot(x,y) ###x,y是上面已經賦值過的資料結果如圖：
下面我們接著調整目標函式及樣本資料：
目標函式：y=ax2+bx+c
> x從結果可以看出，求解的依然是y=kx+b形式的函式。> y
> lsfit(x,y)
$coefficients
intercept x
-14.66667 17.00000
而調整python中的**(完整**見下面的連線)：
def func(p,x):a,b,c=p
return a*x*x+b*x+c
p0=[10,10,10]
#讀取結果
a,b,c=para[0]
print("a=",a,"b=",b,"c=",c)
print("cost："+str(para[1]))
print("求解的擬合直線為:")
print("y="+str(round(a,2))+"x*x+"+str(round(b,2))+"x+"+str(c))
a= 2.0 b= 3.0 c= 4.0通過對比看出，python scipy庫中的leastsq函式通用性還是比較高的。cost：2
求解的擬合直線為:
y=2.0x*x+3.0x+4.0
目標函式：y=ax2+bx+c的非線性回歸的擬合過程，見：機器學習:形如拋物線的散點圖在python和r中的非線性回歸擬合方法
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