递推最小二乘算法原理

最小二乘法的递推算法，也称为递归最小二乘(RLS)算法，是一种用于参数估计的方法。它的原理是在每次观测到一个新的数据点时，通过更新参数估计值来逐步逼近真实的参数。具体步骤如下：

1. 初始化参数估计值：设初始参数估计值为θ0。

2. 在每次观测到新的数据点时，进行如下更新：
- 计算预测值：根据当前的参数估计值θk和输入变量，计算预测值y_pred。
- 计算预测误差：将观测值与预测值之差作为误差e。
- 更新参数估计值：使用递推公式更新参数估计值，即θk+1 = θk + K * e，其中K是可调节的增益矩阵。

3. 重复步骤2，直到所有的数据点都被观测完毕。

递推最小二乘算法的优点是可以逐步逼近真实参数值，同时也可以避免存储所有的数据点。这使得它在处理大量数据时非常高效。