实战六十：Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现
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线性回归(回归)
简单线性回归(simple linear regression) 简单线性回归通常就是包含一个自变量 x 和一个因变量 y，这两个变量可以用一条直线来模拟。如果包含两个以上的自变量就叫做多元回归(multiple regresseion) 被用来描述因变量 y 和自变量 x 以及偏差 error 之间关系的方程叫做回归模型
线性回归的目的是要得到输出向量 Y 和输入特征 X 之间的线性关系，求出 线性回归系数。为了得到线性回归系数 θ，我们需要定义一个 损失函数，一个极小化损失函数的优化方法，以及一个验证