最小二乘法拟合数据python
    最小二乘法是一种常见的数据拟合方法，可以用来拟合一组二维数据点的最小二乘线性回归。
    在Python中，我们可以通过scipy库的stats模块来实现最小二乘法拟合，具体步骤如下：
    1. 导入scipy库：
      ```python
  import scipy.stats as stats
  ```
    2. 构造二维数据点：
      ```python
  x = [1, 2, 3, 4, 5]
  y = [2, 3, 5, 6, 7]
  ```
    3. 使用stats.linregress()方法进行线性回归拟合并输出结果：
      ```python
  slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
  ```
正则化的最小二乘法曲线拟合python      其中，slope和intercept分别为拟合直线的斜率和截距，r_value为相关系数，p_value为假设检验的p值（用于判断拟合结果是否有意义），std_err为标准误差。
      最终拟合直线的表达式为：
      ```
  y = slope * x + intercept
  ```
    实现以上代码即可完成二维数据点的最小二乘法拟合。

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