多元线性回归：使用矩阵思想求解最优解的正规方程（Python实现）

多元线性回归：使用矩阵思想求解最优解的正规方程（Python实现）

多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立一个自变量与因变量之间的线性关系模型。正规方程是一种求解多元线性方程组的方法，通过矩阵运算，可以得到最优解。本文将介绍如何使用Python实现多元线性回归的正规方程求解方法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的Python库，包括NumPy用于矩阵运算和数据处理，以及Matplotlib用于可视化结果。可以使用以下代码导入这些库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要准备多元线性回归所需的数据集。假设我们有m个样本和n个特征，可以将数据表示为一个m×(n+1)的矩阵X，其中第一列全为1，表示截距项，以及一个m×1的列向量y，表示因变量。可以使用NumPy的数组来表示这些矩阵。以下是一个示例数据集：

X = np.arra