机器学习常见面试题161~ 编程

机器学习常见面试题161~ 编程

在机器学习领域的面试中，编程题是常见的考察方式之一。这些问题旨在评估面试者的编程能力和对机器学习算法的理解。本文将回答第161个编程题，并附上相应的源代码。

题目：给定一个数据集，包含输入特征和对应的标签，实现一个线性回归算法来预测新样本的输出。

解题思路：线性回归是机器学习中最基础的算法之一，用于建立输入特征与输出之间的线性关系模型。在这个问题中，我们将使用Python编写一个简单的线性回归算法来对给定数据集进行训练和预测。

首先，让我们导入必要的库：

import numpy as np

接下来，我们定义一个线性回归类，其中包含训练和预测方法：

class LinearRegression:
    def