机器学习之线性回归

定义:
目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
简单来说，就是选择一条线性函数来很好的拟合已知数据并预测未知数据。
通用形式：

API所在库：
sklearn.linear_model.LinearRegression()
损失函数（一般用平方损失函数）：

正规函数（实际就是求JW的最小值时候，W的取值）：