线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。

这篇文章是关于使用线性回归分析进行预测的。在GUI环境中使用它的好处是可以进行交互，并且可以实时看到改变自变量对因变量的影响。

线性回归 Matlab中的线性回归示例（斯坦福大学的机器学习课程） 该存储库中的脚本包含以下ML课程示例： 单变量线性回归 使用梯度下降的多元线性回归 使用正态方程的多元线性回归

薪资预测 使用线性回归的机器学习模型，可以通过输入经验年限来预测薪水。 当前使用Heroku进行部署。 这是已部署模型的链接： :

包含模型选择、线性回归、非线性回归、分类问题、树算法、svm、非监督学习

1. 数据加载 假如进行房价的预测，这里加载的数据共1000条，共十个维度（十个特征），除了id以外，其余的都是自变量（9个可用） import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.chdir(r"C:\Users\86177\Desktop") df = pd.read_csv('sample_data_sets.csv') print(df.columns) print(df.shape) –> 输出的结果为： Index(['id', 'complete_year',

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线性回归模型 这是用Python编码的线性回归模型，可用于处理2D数据集的普通最小二乘法。

最小二乘线性回归（python实现）

Spark_LinearRegression_MLLib 该应用程序通过spark和mllib估计具有400个数据集的房价。 应用程序屏幕图像