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线性回归简介
线性回归问题是机器学习中最基本的问题，它常用来预测一些和特征具有线性关系的值，我们在之前的文章中也提到过，可见这篇文章
线性回归公式
（1）基本公式
在这个公式中，y是预测值，a是参数，x是特征值，模型的学习目标就是拟合合适的a值，来预测y
（2）公式向量化
y = a·x
这里的a和x都是一组包含多个值的向量，为什么要这样做呢？因为在代码中，我们常常把数据组合成向量进行训练
模型评估
我们当然要判断模型的性能，这时我们需要一个指标，在回归任务中，最常见的指标是MSE（均方误差）
其中m是数据的个数，容易得到，MSE越小时模型性能更好，这代表着预测值和真实值的误差越小
机器学习代码
环境安装
sklearn，一个经典的机器学习库，在python命令行或conda虚拟环境命令行中运行以下代码（不知道怎么安装请自行搜索，这里不具体讲述）
pip install scikit-learnnumpy，一个常用的数据处理库
pip install numpymatplotlib，一个好用的可视化库
pip install matplotlib
生成数据
我们先随机产生一些数据，并把它们绘制出来
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(42) # 设置随机数种子，以便结果复现
x = np.random.rand(100, 1) # 产生100个0-1的数据x
y = 2*x+np.random.rand(100, 1) # 与x有线性关系并加上误差的y
plt.scatter(x, y)
plt.show()有必要简单解释一下np.random.rand函数，rand的参数个数代表维度，参数数字代表每个维度的大小，在这个例子中rand(100, 1)创建了一个二维数组，里面有100个一维数据，数据类型大概为[[x1], [x2], [x3], [x4]......]，这样是方便我们之后的训练（机器学习库对样本格式有要求，不符合会报错），对于这个维度，我的理解是这样的，最外围代表训练数据这个整体，里面的每一个框代表一轮训练数据，框里的数字个数则代表数据特征个数，还有不懂的可以私信问我
效果如下
机器学习线性模型拟合
接下来我们使用机器学习模型来拟合
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
np.random.seed(42)
x = np.random.rand(100, 1)
y = 2*x+np.random.rand(100, 1)
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)
pre_y = model.predict(x)
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, pre_y, "r-")
plt.show()运行结果如下
这个红色的线就是机器学习模型拟合的线，可以看到效果还是不错的
重点代码
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)
pre_y = model.predict(x)这里先定义模型为线性回归模型
然后fit()函数就是用x，y数据训练模型
predict()函数就是用训练好的模型进行预测
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