python實現線性回歸（一）原理

線性回歸是機器學習的基礎，用處非常廣泛，在日常工作中有很大作用。

1.什么是線性回歸

通過多次取點，找出符合函數的曲線，那么就可以完成一維線性回歸。

2.數學表示

是截距值，為偏移量。

因為單純計算多項式需要很大空間，所以就需要將式子變形，轉化為矩陣乘積形式。

3.最小二乘法模型

首先定義一個函數L來表示損失函數（通過已有的X,Y數據來計算）

4.梯度下降

直接運算缺點：運算性能不足。

所以選擇梯度下降法。