之所以说”使用”而不是”实现”，是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法，而我们只要学会使用就可以了。随着对技术的逐渐掌握及积累，当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候，我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法。

      言归正传，什么是”最小二乘法”呢？

      定义：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

      作用：利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

      原则：以”残差平方和最小”确定直线位置(在数理统计中，残差是指实际观察值与估计值之间的差)

      基本思路：对于一元线性回归模型, 假设从总体中获取了n组观察值（X1，Y1），（X2，Y2）， …，（Xn，Yn），对于平面中的这n个点，可以使用无数条曲线来拟合。而线性回归就是要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值，也就是说，这条直线应该尽可能的处于样本数据的中心位置。因此，选择最佳拟合曲线的标准可以确定为：使总的拟合误差（即总残差）达到最小。

      实现代码如下，代码中已经详细的给了注释：

##最小二乘法import numpy as np   ##科学计算库 
import scipy as sp   ##在numpy基础上实现的部分算法库import matplotlib.pyplot as plt  ##绘图库from scipy.optimize import leastsq  ##引入最小二乘法算法‘‘‘
     设置样本数据，真实数据需要在这里处理‘‘‘##样本数据(Xi,Yi)，需要转换成数组(列表)形式Xi=np.array([6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2])
Yi=np.array([5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3])‘‘‘
    设定拟合函数和偏差函数
    函数的形状确定过程：
    1.先画样本图像
    2.根据样本图像大致形状确定函数形式(直线、抛物线、正弦余弦等)‘‘‘##需要拟合的函数func :指定函数的形状def func(p,x):
    k,b=p    return k*x+b##偏差函数：x,y都是列表:这里的x,y更上面的Xi,Yi中是一一对应的def error(p,x,y):    return func(p,x)-y‘‘‘
    主要部分：附带部分说明
    1.leastsq函数的返回值tuple，第一个元素是求解结果，第二个是求解的代价值(个人理解)
    2.官网的原话（第二个值）：Value of the cost function at the solution
    3.实例：Para=>(array([ 0.61349535,  1.79409255]), 3)
    4.返回值元组中第一个值的数量跟需要求解的参数的数量一致‘‘‘#k,b的初始值，可以任意设定,经过几次试验，发现p0的值会影响cost的值：Para[1]p0=[1,20]#把error函数中除了p0以外的参数打包到args中(使用要求)Para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi))#读取结果k,b=Para[0]print("k=",k,"b=",b)print("cost："+str(Para[1]))print("求解的拟合直线为:")print("y="+str(round(k,2))+"x+"+str(round(b,2)))‘‘‘
   绘图，看拟合效果.
   matplotlib默认不支持中文，label设置中文的话需要另行设置
   如果报错，改成英文就可以‘‘‘#画样本点plt.figure(figsize=(8,6)) ##指定图像比例： 8：6plt.scatter(Xi,Yi,color="green",label="样本数据",linewidth=2) 

#画拟合直线x=np.linspace(0,12,100) ##在0-15直接画100个连续点y=k*x+b ##函数式plt.plot(x,y,color="red",label="拟合直线",linewidth=2) 
plt.legend() #绘制图例plt.show()

  结果如下所示： 

  输出结果：

      k= 0.900458420439 b= 0.831055638877
      cost：1
      求解的拟合直线为:
      y=0.9x+0.83

  绘图结果：

Python中如何使用最小二乘法