01.python 实现线性回归-一元线性回归-最小二乘法

1.线性回归

 自变量(x)和因变量(y)之间的关系可以用一条直线近似表示，这种关系称为线性回归

2.最小二乘法

假设特征的数据只有一个

在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧式距离最小

3. 求解线性回归 

求解W 和 B ，使得欧式距离最小的过程，称为线性回归模型的"最小二乘参数估计"

 将E(w,b)分别对w和b求导，可得到：

令偏导数都为0 ，可以得到： 

### 0 引入依赖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

### 1 导入数据
points = np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')

## points 二维数组
##[[ 32.502345