今天聊最小二乘法的实现。
都知道线性回归模型要求解权重向量w，最传统的做法就是使用最小二乘法。根据在scikit-learn的文档，模型sklearn.linear_model.LinearRegression，使用的就是最小二乘法（least squares ）：
可是，最小二乘法在哪实现呢？
光看Api肯定是看不出来的，要深入到源码中去。不过，要找最小二乘法，首先我们得要知道她长什么样。
这个问题有点复杂。准确来说，最小二乘法是一种解法，用来求当均方误差最小时，权重向量w的闭式解。不过好在，我们知道闭式解长这样：
如果用Python来实现，对应的代码应该长这样：
代码语言：javascript复制np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)好了，可以开始按图索骥了。
Api具体文件路径/sklearn/linear_model/_base.py，这是个近600行的大文件，我们要找的LinearRegression类，在不同版本位置略有不同，目前最新的0.22.1版在375行，起头长这样：
LinearRegression类内容也不少，不过大多数都是各种分支判断，一行行看找得太慢。好在我们知道，最小二乘法是线性回归的优化方法，只是在模型的训练阶段时候登场。
对应到Api当中，就是最小二乘法的fit方法了，在467行：
不过，代码还是很长......
没关系，还有办法。根据Api文档，模型的权重向量w，是保存在属性coef_(英文coefficients的缩写，意为“系数”)中：
既然在类中，就找self.coef_的赋值好了。很快定位到532行：
这里出现了X和y，主角都登场了，可是舞台却是numpy的线性代数工具库linalg，为什么没找到想要找的那段代码呢？
因为，这里的lstsq，就是numpy提供的最小二乘法计算工具：
看来scikit-learn选择的是直接调用现成工具，不打算重复造轮子了。如果还不放心，可以用这段代码反复比较一下，w1和w2的值是完全相等的：
代码语言：javascript复制import numpy as np
X =np.random.rand(4,3)
y =np.random.rand(4)
w1=np.linalg.lstsq(X, y)[0]
w2=np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)下回再聊。
