如何用Python手动编写代码实现长尾词的线性回归算法？

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对于众多数据科学家而言，线性回归是他们进行系统建模和预测分析任务的起点。这种技术已存在200多年，并得到了广泛的研究，但仍然是一个极具研究价值的领域。

对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性，线性回归在商业数据上的用途十分广泛。当然，在生物数据、工业数据等领域也不乏关于回归分析的应用。

另一方面，Python 已成为数据科学家首选的编程语言，能够应用多种方法利用线性模型拟合大型数据集显得尤为重要。

如果你刚刚迈入机器学习的大门，那么使用 Python 从零开始对整个线性回归算法进行编码是一次很有意义的尝试，让我们来看看怎么做吧。

数据

机器学习问题的第一步是获取数据，没有可以学习的数据就没有机器学习。本文将使用非常常规的线性回归数据集——房价预测数据集。

这是一个包含俄勒冈州波特兰市房价的简单数据集。该数据集中第一列是房屋面积（以平方英尺为单位），第二列是卧室的数量，第三列是房屋价格。该数据集中有多个特征（例如，house_size 和房间数），因此我们将研究多元线性回归，标签 (y) 是我们将要预测的房价。