🎉用矩阵运算实现最小二乘法曲线拟合算法💡

在数据分析与建模的世界里，最小二乘法是最经典的曲线拟合工具之一。它通过寻找最佳拟合直线或曲线来减少误差平方和，从而揭示数据背后的潜在规律。今天，让我们一起探索如何用矩阵运算优雅地实现这一算法吧！🚀

首先，我们需要准备数据点集合{(x₁,y₁), (x₂,y₂), ..., (xn,yn)}，并假设它们满足某种线性关系y = Xβ + ε。其中X是设计矩阵，β是待求参数向量，ε为误差项。接下来，利用矩阵运算的核心公式β = (XTX)⁻¹XTy，我们可以高效计算出最优参数β。✨

通过这种方法，我们不仅能快速完成计算，还能轻松扩展到更高维度的数据分析中。无论是学术研究还是工业应用，最小二乘法都能为我们提供强大的支持。🌟

现在，轮到你动手试试了！用代码实践一下吧，你会发现数学之美就在指尖流淌。🎯