1.最小二乘法

我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢？监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间线性是一个超平面...

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。要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值。综合起来看，这条直线处于样本数据的中心位置最合理。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。有以下三个标准可以选择：

（1）用“残差和最小”确定直线位置是一个途径。但很快发现计算“残差和”存在相互抵消的问题。
（2）用“残差绝对值和最小”确定直线位置也是一个途径。但绝对值的计算比较麻烦。
（3）最小二乘法的原则是以“残差平方和最小”确定直线位置。用最小二乘法除了计算比较方便外，得到的估计量还具有优良特性。这种方法对异常值非常敏感。

　最常用的是普通最小二乘法（ Ordinary Least Square，OLS）：所选择的回归模型应该使所有观察值的残差平方和达到最小。（Q为残差平方和）- 即采用平方损失函数。

　样本回归模型：

其中ei为样本（Xi, Yi）的误差

平方损失函数：

则通过Q最小确定这条直线，即确定，以为变量，把它们看作是Q的函数，就变成了一个求极值的问题，可以通过求导数得到。求Q对两个待估参数的偏导数：

根据数学知识我们知道，函数的极值点为偏导为0的点。

解得：

这就是最小二乘法的解法，就是求得平方损失函数的极值点。

2.OpenCv CvSolve函数

Opencv CvSolve函数主要是用来求解线性系统Ax=b的方程，X的解。solve函数跟它的算法是一样的，也是用来求解线性系统。

设方程Ax = b.根据有效的方程个数和未知数的个数，可以分为以下3种情况：

1）rank（A） < n，也就是说方程个数小于未知数的个数，约束不够，方程存在无数组解，

2) rank（A） = n 方程个数等于未知数的个数，方程存在唯一的精确解，解法通常有我们熟悉的消元法，LU分解法

3) rank(A) > n，方程个数多于未知数个数，这个时候约束过于严格，没有精确解，这种方程又称之为超定方程。通常工程应用都会遇到这种情况，找不到精确解的情况下，我们选取最优解。这个最优解，又称之为最小二乘解。

前面2种情况是比较好理解的，我们在这里就不多说了，我们重点研究的是第3种情况，也是我们应用中碰到最多最常见的情况。

求解线性系统或者最小二乘法问题
int cvSolve( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, int method=CV_LU );
src1
输入矩阵
src2
线性系统的右部
dst
输出解答
method
解决方法(矩阵求逆) :
CV_LU - 最佳主元选取的高斯消除法
CV_SVD - 奇异值分解法 (SVD)
CV_SVD_SYM - 对正定对称矩阵的 SVD 方法
函数 cvSolve 解决线性系统或者最小二乘法问题 (后者用 SVD 方法可以解决):
dst = argmin |src1*X -src2|
如果使用 CV_LU 方法。如果 src1 是非奇异的，该函数则返回 1 ，否则返回 0 ，在后一种情况下 dst 是无效的。

3.最小二乘法C++实现

/*2 最小二乘法C++实现3 参数1为输入文件4 输入 ： x5 输出： 预测的y  6 */7 #include<iostream>8 #include<fstream>9 #include<vector>
10 using namespace std;
11
12 class LeastSquare{
13     double a, b;
14 public:
15     LeastSquare(const vector<double>& x, const vector<double>& y)
16     {
17         double t1=0, t2=0, t3=0, t4=0;
18         for(int i=0; i<x.size(); ++i)
19         {
20             t1 += x[i]*x[i];
21             t2 += x[i];
22             t3 += x[i]*y[i];
23             t4 += y[i];
24         }
25         a = (t3*x.size() - t2*t4) / (t1*x.size() - t2*t2);  // 求得β1
26         b = (t1*t4 - t2*t3) / (t1*x.size() - t2*t2);        // 求得β2
27     }
28
29     double getY(const double x) const
30     {
31         return a*x + b;
32     }
33
34     void print() const
35     {
36         cout<<"y = "<<a<<"x + "<<b<<"\n";
37     }
38
39 };
40
41 int main(int argc, char *argv[])
42 {
43     if(argc != 2)
44     {
45         cout<<"Usage: DataFile.txt"<<endl;
46         return -1;
47     }
48     else
49     {
50         vector<double> x;
51         ifstream in(argv[1]);
52         for(double d; in>>d; )
53             x.push_back(d);
54         int sz = x.size();
55         vector<double> y(x.begin()+sz/2, x.end());
56         x.resize(sz/2);
57         LeastSquare ls(x, y);
58         ls.print();
59
60         cout<<"Input x:\n";
61         double x0;
62         while(cin>>x0)
63         {
64             cout<<"y = "<<ls.getY(x0)<<endl;
65             cout<<"Input x:\n";
66         }
67     }
68 }

本文参考：

[1] http://blog.csdn.net/lotus___/article/details/20546259

[2] http://blog.sina.com.cn/s/blog_3e6817300100ex8y.html

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