标签： python numpy linear-algebra least-squares
我想使用SVD计算数据集的最小二乘解，我已经到了收集SVD函数的地步
U, s, VT =np.linalg.svd(data[:,:data.shape[1]-1],full_matrices=False)
但是无法使用我的A和b找到最小二乘解。 我在this演示文稿中找到了一个公式，但不知道该使用什么术语，所以我想知道是否有人可以帮助我找出答案？