线性回归

概念：
线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。

回归问题和分类问题区别：
分类问题预测的结果是一些类别值，如，颜色类别，电脑品牌，有无信誉等。
回归问题预测的是连续型的数值，如房价，人数，降雨量等。

1、简单线性回归
只包括一个自变量(x)和一个因变量(y)，且二者的关系可用一条直线近似表示，也称为一元线性回归分析。
数学描述： ;

代码：
python：
matlab：
2、多元线性回归
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量 ，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
数学描述： ;
python：
matlab：

参考：