机器学习之线性回归算法
1.基本概念
**线性回归（Linear Regression）**是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。
2.特点
优点：结果具有很好的可解释性（w直观表达了各属性在预测中的重要性），计算熵不复杂。
缺点：对非线性数据拟合不好
适用数据类型：数值型和标称型数据
3.自己实现的线性回归
3.1 简单线性回归
1.利用最小二乘法得到的系数
2.用简答随机数模拟的方法来搭建简单线性回归
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x =
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