最小二乘法曲线拟合原理
最小二乘法曲线拟合（LeastSquaresCurveFitting，简称LSCF）是采用数学统计技术进行多元函数拟合所用的一种技术。它可以快速、准确地根据已经给定的实验数据拟合出一条实验曲线，从而给出诸如拟合函数的系数值等信息。因此，最小二乘法曲线拟合在各种科学、工程实验中有着广泛的应用。
最小二乘法曲线拟合的原理很简单，它是基于“最小化误差”的概念，即拟合出来的曲线应尽可能接近给定的实验数据，使实验数据与拟合函数之间的差距最小。这就要求我们求出实验数据与拟合函数之间的差距，这一差距被称为拟合误差，也称为“残差”。最小二乘
法曲线拟合的基本思想就是使残差的平方和（即拟合误差的平方和）取得最小值，从而实现拟合函数接近实验数据的目的。
最小二乘法曲线拟合的求解流程主要是：首先确定拟合函数的形式，然后利用已经给定的实验数据，建立最小二乘拟合问题，即求解各系数的拟合关系，然后利用几何极值法或矩阵方法求解给定拟合函数的拟合系数值，最后就可以得到拟合函数的数学公式及其系数值了。
最小二乘法曲线拟合由于给出的实验数据精度不同和系数组合
不同，可以曲线拟合许多不同的函数形式，数学模型复杂度从一次函数到高阶复合函数都可以拟合。例如，它可以拟合出多项式函数、指数函数、对数函数、三次样条函数、双曲线函数等。
由于最小二乘法曲线拟合能够实现快速、准确地根据实验数据拟合出实验曲线，因此它在科学、工程实验中有着广泛的应用。例如可
以用它来估计经济预期的变化趋势，也可以用于关键的工艺参数的优化设计，也可以用于机械性能的预测，还可以应用于心理研究中，帮助心理学家了解人类心理活动的变化规律。
最小二乘法曲线拟合的最大优点在于曲线拟合的精度较高，可以得到较为精确的拟合结果，模型的复杂度也很强，可以拟合许多不同的函数形式，但其缺点也是与优点相对应的，可能会使拟合结果产生畸变，拟合精度也会受到实验数据的精度的影响。
综上，最小二乘法曲线拟合是一种重要的数学统计技术，它能够根据已经给定的实验数据拟合出接近实验数据的函数，广泛应用于科学、工程实验，从而可以深入探究实验过程背后的规律，帮助人们更好地理解实验结果，是科学研究中不可缺少的一种技术。
统计学中的最小二乘法原理解读 统计学是一门研究收集、分析、解释和呈现数据的学科。在统计学中，最小二乘法是一种常用的数据分析方法，用于找到最佳拟合曲线或平面，以最小化观测数据与拟合值之间的差异。本文将对最小二乘法的原理进行解读。 一、最小二乘法的基本原理 最小二乘法的基本原理是通过最小化残差平方和来确定最佳拟合曲线或平面。残差是观测数据与拟合值之间的差异，残差平方和是所有残差平方的总和。最小二乘法的目标是找到使残差平方和最小的参数值。 二、最小二乘法的应用 最小二乘法广泛应用于各个领域，包括经济学、物理学、工程学等。在经济学中，最小二乘法常用于估计经济模型中的参数。在物理学中，最小二乘法常用于拟合实验数据，以找到最佳的理论曲线。在工程学中，最小二乘法常用于回归分析，以预测和解释变量之间的关系。 三、最小二乘法的步骤 最小二乘法的步骤包括建立数学模型、计算残差、计算残差平方和、求解最小化残差平方和的参数值。首先，需要根据实际问题建立数学模型，选择适当的函数形式。然后，通过将观测数据代入数学模型，计算出拟合值。接下来，计算每个观测数据与拟合值之间的差异，得到残差。然后，将每个残差平方求和，得到残差平方和。最后，通过求解残差平方和最小化的参数值，得到最佳拟合曲线或平面。四、最小二乘法的优缺点 最小二乘法具有以下优点：1. 简单易懂：最小二乘法的原理和步骤相对简单，容易理解和实施。2. 有效性：最小二乘法可以得到最佳拟合曲线或平面，能够较好
地描述观测数据。3. 适用性广泛：最小二乘法适用于各种类型的数据分析问题，具有广泛的应用领域。 然而，最小二乘法也存在一些缺点：1. 对异常值敏感：最小二乘法对异常值较为敏感，异常值可能会对拟合结果产生较大影响。2. 对数据分布要求高：最小二乘法要求数据满足正态分布或近似正态分布，否则可能导致拟合结果不准确。3. 无法处理非线性关系：最小二乘法只适用于线性关系的数据分析，对于非线性关系需要进行适当的转换或采用其他方法。 五、最小二乘法的改进方法 为了克服最小二乘法的缺点，人们提出了许多改进方法。其中一种常用的改进方法是加权最小二乘法，它考虑了不同观测数据的权重，降低了异常值的影响。另一种改进方法是非线性最小二乘法，它通过引入非线性函数，适用于非线性关系的数据分析。 总结起来，最小二乘法是一种常用的数据分析方法，通过最小化残差平方和来确定最佳拟合曲线或平面。最小二乘法具有简单易懂、有效性高和适用性广泛等优点，但也存在对异常值敏感、对数据分布要求高和无法处理非线性关系等缺点。为了克服这些缺点，人们提出了加权最小二乘法和非线性最小二乘法等改进方法。最小二乘法在统计学中具有重要的地位和应用价值，为数据分析提供了有力的工具。
最小二乘拟合的概念-概述说明以及解释 1.引言 1.1 概述 最小二乘拟合是一种常用的数据分析方法，通过最小化观测值与拟合值之间的残差平方和来求取最优拟合曲线或平面，从而描述数据的模式和趋势。该方法被广泛应用于统计建模、机器学习、信号处理、金融分析等领域。 最小二乘法的核心思想是寻找一条曲线或平面，使得该曲线或平面与数据点的残差之和最小。通过最小二乘法，我们可以得到最佳拟合曲线或平面，从而对数据进行更准确的描述和预测。因此，最小二乘拟合在数据分析中具有重要的意义。 本文将详细介绍最小二乘拟合的定义、原理和应用，从而帮助读者更好地理解和运用这一重要的数据分析方法。 1.2 文章结构 文章结构部分的内容如下： 文章结构部分将介绍整篇文章的组织结构和主要内容安排，以便读者对文章的整体框架有一个清晰的认识。在本文中，主要分为引言、正文和
结论三个部分。 - 引言部分包括对最小二乘拟合的概念进行简要介绍，阐述本文撰写的目的和重要性。 - 正文部分将详细讨论最小二乘拟合的定义、原理和应用，以便读者全面了解这一重要的数据分析方法。 - 结论部分将对最小二乘拟合的重要性进行总结，探讨最小二乘法在数据分析中的价值，并展望最小二乘拟合在未来的发展趋势。 通过这样的结构安排，读者可以清晰地了解本文的主要内容和章节布局，有助于他们更好地理解和掌握最小二乘拟合的相关知识。 1.3 目的 本文的主要目的是介绍最小二乘拟合这一重要的数学方法。通过对最小二乘拟合的定义、原理和应用进行详细讨论，希望读者能够深入了解这一方法在数据分析和模型拟合中的重要性。此外，本文还将探讨最小二乘法在实际问题中的应用，以及展望未来最小二乘拟合在数据分析领域的发展趋势。通过阐述这些内容，旨在让读者更加深入地理解和应用最小二乘拟合方法，为其在数据分析和模型拟合中提供有效的工具和思路。
曲线拟合（curve-fitting ）：工程实践中，用测量到的一些离散的数据 },...2,1,0),,{(m i y x i i =求一个近似的函数)(x ?来拟合这组数据， 要求所得的拟合曲线能最好的反映数据的基本趋势（即使)(x ?最好地逼近()x f ，而不必满足插值原则。因此没必要取)(i x ?=i y ，只要使i i i y x -=)(?δ尽可能地小）。 原理： 给定数据点},...2,1,0),,{(m i y x i i =。求近似曲线)(x ?。并且使得近似曲线与()x f 的偏差最小。近似曲线在该点处的偏差i i i y x -=)(?δ，i=1,2,...,m 。 常见的曲线拟合方法: 1.使偏差绝对值之和最小 2.使偏差绝对值最大的最小 3.使偏差平方和最小 最小二乘法： 按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线，并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为最小二乘法。 推导过程： 1. 设拟合多项式为： k k x a x a a x +++=...)(10?
2. 各点到这条曲线的距离之和，即偏差平方和如下： 3. 问题转化为求待定系数0a ...k a 对等式右边求i a 偏导数，因而我们得到了： ....... 4、 把这些等式化简并表示成矩阵的形式，就可以得到下面的矩阵： 5. 将这个范德蒙得矩阵化简后可得到: 6. 也就是说X*A=Y ，那么A = (X'*X)-1*X'*Y ，便得到了系数矩阵A ，同时，我们也就得到了拟合曲线。
MATLAB实现： MATLAB提供了polyfit（）函数命令进行最小二乘曲线拟合。 调用格式：p=polyfit(x,y,n) [p,s]= polyfit(x,y,n) [p,s,mu]=polyfit(x,y,n) x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x 必须是单调的。矩阵s包括R（对x进行QR分解的三角元素）、df(自由度）、normr(残差）用于生成预测值的误差估计。 [p,s,mu]=polyfit(x,y,n)在拟合过程中，首先对x进行数据标准化处理，以在拟合中消除量纲等影响，mu包含标准化处理过程中使用的x的均值和标准差。polyval( )为多项式曲线求值函数，调用格式：y=polyval(p,x) [y,DELTA]=polyval(p,x,s) y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值。 [y,DELTA]=polyval(p,x,s) 使用polyfit函数的选项输出s得出误差估计Y DELTA。它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的，并且方差为常数。则Y DELTA 将至少包含50%的预测值。 如下给定数据的拟合曲线： x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]， y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]。 解：MATLAB程序如下： x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]; y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]; p=polyfit(x,y,2) x1=0.5:0.05:3.0; y1=polyval(p,x1); plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b') 运行结果如图1 计算结果为： p =0.5614 0.8287 1.1560 即所得多项式为y=0.5614x^2+0.08287x+1.15560
最小二乘法曲线拟合原理 最小二乘法曲线拟合是一个重要的数值分析方法，它是通过最小二乘法对样本点与直线或曲线之间的关系进行拟合和分析，从而估算出一个函数的一组参数。最小二乘法曲线拟合是一种经典的数值分析方法，可以用来拟合函数和曲线，估算出参数，预测数据，分析函数，优化模型，甚至可以分析复杂多变量函数。 最小二乘法曲线拟合的核心方法是使用最小二乘法把拟合的曲 线拟合到观察到的数据，通过求解方程的最小二乘法，把一系列的观察数据点拟合为最小二乘法曲线，计算出拟合曲线的最佳系数，满足拟合效果的最佳拟合曲线。 最小二乘法曲线拟合的核心目标是通过计算拟合曲线的最小均 方误差(SSE)、平均均方误差(MSE)、最大均方误差(MAXE)等方法，使拟合曲线与观察数据点之间的差距最小，从而求解出最佳拟合曲线系数。 最小二乘法曲线拟合具有很强的解析性，可以用数学计算方法快速求解，可以满足各种不同应用场景的需求，因而被广泛应用于科学研究、工程设计、市场分析等领域。最小二乘法曲线拟合最常见的应用场景有：根据观察数据拟合和估计函数的参数；分析函数的性质；优化模型的能力；预测数据等等。 当应用最小二乘法拟合函数时，首先需要把观察数据用直线或曲线拟合，然后使用极小化残差平方和的方法，来求解参数，这是一个典型的最优化问题，利用一般最优化算法来求解，如梯度下降算法、
牛顿法等。 此外，在应用最小二乘法曲线拟合的过程中，还可以考虑几种情况，比如样本数据受到误差的影响，具有某种偏差性；偏差是否服从正态分布；样本数据的分布是否同分布；拟合曲线的拟合是否收敛，参数计算是否准确等等。 总之，最小二乘法曲线拟合是一种重要的数值分析方法，可以用来拟合函数和曲线、估算参数、预测数据、优化模型等。在应用最小二乘法曲线拟合时，需要考虑一些影响因素，比如样本数据受到误差的影响、偏差是否服从正态分布等，因此，它是一种有效的数值分析方法。
最小二乘拟合 在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量。根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线，这就是实验数据处理中的曲线拟合问题。这类问题通常有两种情况：一种是两个观测量x 与y 之间的函数形式已知，但一些参数未知，需要确定未知参数的最佳估计值；另一种是x 与y 之间的函数形式还不知道，需要找出它们之间的经验公式。后一种情况常假设x 与y 之间的关系是一个待定的多项式，多项式系数就是待定的未知参数，从而可采用类似于前一种情况的处理方法。 一、最小二乘法原理 在两个观测量中，往往总有一个量精度比另一个高得多，为简单起见把精度较高的观测量看作没有误差，并把这个观测量选作x ，而把所有的误差只认为是y 的误差。设x 和y 的函数关系由理论公式 y ＝f （x ；c 1，c 2，……c m ） （0-0-1） 给出，其中c 1，c 2，……c m 是m 个要通过实验确定的参数。对于每组观测数据（x i ，y i ）i ＝1，2，……，N 。都对应于xy 平面上一个点。若不存在测量误差，则这些数据点都准确 落在理论曲线上。只要选取m 组测量值代入式（0-0-1），便得到方程组 y i ＝f （x ；c 1，c 2，……c m ） （0-0-2） 式中i ＝1，2，……，m.求m 个方程的联立解即得m 个参数的数值。显然N
曲线拟合的最小二乘法 吕英楷 1014202033 在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量。根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线，这就是实验数据处理中的曲线拟合问题。这类问题通常有两种情况：一种是两个观测量x 与y 之间的函数形式已知，但一些参数未知，需要确定未知参数的最佳估计值；另一种是x 与y 之间的函数形式还不知道，需要找出它们之间的经验公式。后一种情况常假设x 与y 之间的关系是一个待定的多项式，多项式系数就是待定的未知参数，从而可采用类似于前一种情况的处理方法。 一、曲线拟合的最小二乘法原理： 由已知的离散数据点选择与实验点误差最小的曲线 )(...)()()(1100x a x a x a x S n n ???+++= 称为曲线拟合的最小二乘法。 若记 ),()()(),(0 i k i j m i i k j x x x ??ω??∑== k i k i m i i k d x x f x f ≡=∑=)()()(),(0 ?ω? 上式可改写为),...,1,0(;),(n k d a k j n o j j k -=∑=??这个方程成为法方程，可写成距阵 形式 d Ga = 其中,),...,,(,),...,,(1010T n T n d d d d a a a a == ???? ?? ??????=),(),(),()(),(),(),(),(),(10 1110101000n n n n n n G ?????????????????? 。 它的平方误差为：.)]()([)(||||20 22i i m i i x f x S x -= ∑=ωδ
最小二乘法拟合原理 最小二乘法（Least Squares Method）是一种常用的线性回归分析方法，用于拟合数据点到一个理论模型的直线或曲线的原理。它的目标是通过最小化实际数据点与拟合曲线之间的垂直距离（也称为残差）的平方和来找到最佳的拟合曲线。 假设我们有一个包含n个数据点的数据集，其中每个数据点的坐标可以表示为（xi，yi）。我们希望找到一个模型y=f(x,θ)，其中x是自变量，θ是模型的参数，使得对于每个数据点，模型预测的y值与实际的观测值之间的差异最小化。 yi = yi_true + ei 以线性回归为例，模型可以表示为y=θ0+θ1x，其中θ0和θ1是要估计的参数。我们的目标是找到最佳的θ0和θ1，使得所有数据点的残差平方和最小。残差可以定义为： ei = yi - (θ0 + θ1xi) 为了最小化残差平方和，我们需要对残差平方和进行求导，并令导数等于零。这样一来，我们就能得到使得残差平方和最小的参数估计值。 对于线性回归而言，最小二乘法的公式可以写为： θ1 = (sum(xi - x_mean)(yi - y_mean))/(sum(xi - x_mean)^2)θ0 = y_mea n - θ1x_mean 其中，x_mean和y_mean分别是自变量和因变量的均值。
需要注意的是，最小二乘法只是一种估计参数的方法，它没有办法告 诉我们模型是否真实有效。为了评估拟合效果，我们还需要使用一些指标，如决定系数（coefficient of determination），来评估拟合曲线与数据 之间的拟合程度。 总结起来，最小二乘法是一种通过最小化实际数据点与拟合曲线之间 的垂直距离的平方和来找到最佳的拟合曲线的方法。它的原理建立在数据 具有随机误差，且服从独立同分布的正态分布的假设上。通过最小二乘法，我们可以估计出模型的参数，以及评估拟合程度，从而对数据进行分析、 预测与优化。
最小二乘法原理 最小二乘法原理 最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合曲线或平面。该方法的应用非常广泛，可以用于线性回归、曲线拟合、数据平滑等问题。 最小二乘法的原理可以简单概括为：在给定的数据集中，找到一条曲线或平面，使得该曲线或平面到各个数据点的距离的平方和最小。 具体而言，最小二乘法通过以下几个步骤来实现： 1. 建立模型：首先需要确定拟合模型的形式，例如线性模型、多项式模型、指数模型等。模型的选择要基于对数据的理解和背景知识。 2. 确定目标函数：目标函数是衡量拟合曲线与数据之间误差的度量。常用的目标函数是误差的平方和，即将每个数据点到拟合曲线的距离平方求和。 3. 最小化目标函数：通过对目标函数求导，并使导数等于零，得到目标函数的最小值点。这个最小值点就对应着最佳的拟合曲线或平面。 4. 求解参数：根据最小化目标函数的结果，求解拟合模型中的参数。不同的模型有不同的参数，求解方法也不同。
最小二乘法的优点在于可以得到解析解，即可以用数学公式直接求解出最佳拟合曲线或平面的参数。这使得最小二乘法非常高效，适用于大规模数据集。 最小二乘法的应用非常广泛。在线性回归中，可以用最小二乘法来拟合一个线性模型，从而预测因变量与自变量之间的关系。在曲线拟合中，可以用最小二乘法来拟合一个多项式模型，从而找到最佳拟合曲线。在数据平滑中，可以用最小二乘法来拟合一个平滑曲线，从而去除数据中的噪声。 最小二乘法也有一些限制。首先，最小二乘法要求拟合模型是线性的，对于非线性问题可能不适用。其次，最小二乘法对异常值比较敏感，一个异常值可能会对拟合结果产生较大影响。此外，最小二乘法假设误差服从正态分布，如果数据不满足这个假设，拟合结果可能不准确。 为了解决这些问题，可以使用其他的拟合方法，例如非线性最小二乘法、加权最小二乘法等。这些方法在最小二乘法的基础上进行了改进，可以适用于更复杂的拟合问题。 最小二乘法是一种简单而有效的数据拟合方法。通过最小化误差的平方和，可以找到最佳拟合曲线或平面，从而揭示数据之间的关系。在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的拟合模型和方法，从而得到准确而有用的拟合结果。
曲线拟合的最小二乘法原理及实现 任务名称简介 在数据处理和统计分析中，曲线拟合是一种常见的技术，旨在通过数学函数找到最佳拟合曲线，以尽可能准确地描述给定数据集的变化趋势。在曲线拟合的过程中，最小二乘法是一种常用的数学方法，用于选择最佳拟合曲线。本文将详细介绍最小二乘法的原理和实现方法。 最小二乘法原理 最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的方法。其基本原理是将数据集中的每个数据点与拟合曲线上对应点的差值进行平方，然后将所有差值的平方相加，得到误差平方和。最小二乘法的目标是通过调整拟合曲线的参数，使得误差平方和达到最小值。 假设我们有一个包含n个数据点的数据集，每个数据点的横坐标为x，纵坐标为y。我们希望找到一个拟合曲线，可以通过曲线上的点与数据点的差值来评估拟合效果。拟合曲线的一般形式可以表示为： y = f(x, β) 其中，β为拟合曲线的参数，f为拟合曲线的函数。 最小二乘法的基本思想是选择适当的参数β，使得误差平方和最小化。误差平方 和可以表示为： S(β) = Σ(y - f(x, β))^2 其中，Σ表示求和操作，拟合曲线上的点的横坐标为x，纵坐标为f(x, β)。 为了找到误差平方和的最小值，我们需要对参数β进行求解。最常用的方法是对 参数β求导数，令导数为0，从而得到参数的估计值。求解得到的参数估计值就 是使得误差平方和最小化的参数。 最小二乘法实现步骤 最小二乘法的实现可以分为以下几个步骤： 1.确定拟合曲线的函数形式。根据数据的特点和拟合的需求，选择合适的拟合 曲线函数，例如线性函数、多项式函数等。
2.建立误差函数。根据选择的拟合曲线函数，建立误差函数，即每个数据点与 拟合曲线上对应点的差值的平方。 3.求解参数估计值。对误差函数求导数，并令导数为0，求解得到参数的估计 值。 4.进行拟合曲线的评估。通过计算误差平方和等指标来评估拟合曲线的质量， 可以使用残差平方和、R方值等指标。 5.优化拟合结果（可选）。根据评估的结果，如有必要可以调整拟合曲线的参 数或选择其他拟合曲线函数，以得到更好的拟合效果。 最小二乘法的应用 最小二乘法广泛应用于各种领域，以下列举几个常见的应用场景： 1.经济学中的回归分析。最小二乘法可以用于拟合经济模型，分析各个因素对 于某个经济指标的影响。 2.物理学中的数据处理。最小二乘法可以用于拟合实验数据，找到实验数据的 规律，从而得到物理模型或测量精确度。 3.金融学中的资产定价模型。最小二乘法可以用于拟合资产定价模型，估计资 产的风险和预期收益。 4.机器学习中的参数估计。最小二乘法可以用于拟合模型参数，例如线性回归 中的参数估计。 总结 最小二乘法是一种常用的曲线拟合方法，通过最小化误差平方和来选择最佳拟合曲线。其核心思想是找到使误差最小化的参数估计值。本文介绍了最小二乘法的原理和实现步骤，并举例了其应用场景。最小二乘法在数据分析、统计建模、机器学习等领域都有广泛的应用，具有重要的理论和实际意义。 参考文献 •Montgomery, D.C., Peck, E.A., & Vining, G.G. (2020). Introduction to Linear Regression Analysis, Sixth Edition. Wiley. •Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J., Neter, J., & Li, W. (2004). Applied Linear Statistical Models, Fifth Edition. McGraw-Hill.
最小二乘法多项式曲线拟合原理与实现 一、引言 最小二乘法多项式曲线拟合是一种常用的数据拟合方法，它可以通过 一组离散的数据点来拟合出一个多项式函数，从而达到对数据进行预 测和分析的目的。本文将详细介绍最小二乘法多项式曲线拟合的原理 与实现。 二、最小二乘法 最小二乘法是一种数学优化方法，它可以通过最小化误差平方和来求 解未知参数。在多项式曲线拟合中，我们需要求解多项式函数中各个 系数的值，使得该函数与给定数据点之间的误差平方和最小。 三、多项式曲线拟合 多项式曲线拟合是指通过一组离散的数据点来拟合出一个多项式函数，该函数能够较好地描述这些数据点之间的关系。在实际应用中，我们 通常使用低阶的多项式函数来进行拟合，例如一次、二次或三次多项 式函数。 四、最小二乘法多项式曲线拟合原理 假设我们有n个离散的数据点(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)，其中xi表示 自变量，yi表示因变量。我们希望通过这些数据点来拟合出一个m次
多项式函数y=f(x)，其中m为多项式的阶数。 我们可以将多项式函数表示为如下形式： f(x)=a0+a1x+a2x^2+...+amxm 其中a0,a1,...,am为待求解的系数。我们需要通过最小二乘法来求解这些系数的值。 首先，我们需要定义误差平方和E(a0,a1,...,am)： E(a0,a1,...,am)=∑i=1n(yi−f(xi))^2 然后，我们需要求解使得误差平方和最小的系数值。为了方便计算，我们可以将误差平方和展开： E(a0,a1,...,am)=∑i=1n(yi−a0−a1xi−a2xi^2−...−amxm)^2 接下来，我们需要对误差平方和进行求导，并令导数等于零，从而得到使得误差平方和最小的系数值。具体来说，我们需要分别对每个系数进行求导： ∂E/∂a0=−2∑i=1n(yi−a0−a1xi−a2xi^2−...−amxm)