机器学习最小二乘法sklearn

机器学习中的最小二乘法是一种常见的回归分析方法，可以用于拟合线性模型。在sklearn中，可以使用LinearRegression模型来实现最小二乘法。具体使用方法如下：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 构造数据
X = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]
y = [0, 1, 2]

# 创建模型并拟合数据
reg = LinearRegression().fit(X, y)

# 预测新数据
reg.predict([[3, 3]])