如何用Python编程实现线性回归算法？

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线性回归是基本统计和机器学习技术之一。在经济学、计算机科学、社会科学等领域，无论分析或预测，都广泛应用线性模型。建议先了解其原理和应用。

线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济，计算机科学，社会科学等等学科中，无论是统计分析，或者是机器学习，还是科学计算，都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它，然后再尝试更复杂的方法。

本文主要介绍如何逐步在Python中实现线性回归。而至于线性回归的数学推导、线性回归具体怎样工作，参数选择如何改进回归模型将在以后说明。

回归

回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。有许多可用的回归方法。线性回归就是其中之一。而线性回归可能是最重要且使用最广泛的回归技术之一。这是最简单的回归方法之一。它的主要优点之一是线性回归得到的结果十分容易解释。那么回归主要有：

• 简单线性回归
• 多元线性回归
• 多项式回归
  

如何在python中实现线性回归

用到的packages

• NumPy
  

NumPy是Python的基础科学软件包，它允许在单维和多维数组上执行许多高性能操作。

• scikit-learn
  

scikit-learn是在NumPy和其他一些软件包的基础上广泛使用的Python机器学习库。它提供了预处理数据，减少维数，实现回归，分类，聚类等的方法。