机器学习——多元线性回归（python实现）

总体思路与一元线性回归思想一样，现在将数据以矩阵形式进行运算，更加方便。
一元线性回归实现代码
下面是多元线性回归用Python实现的代码：

import numpy as np

def linearRegression(data_X,data_Y,learningRate,loopNum):
    W = np.zeros(shape=[1, data_X.shape[1]])
    # W的shape取决于特征个数，而x的行是样本个数，x的列是特征值个数
    # 所需要的W的形式为 行=特征个数，列=1 这样的矩阵。但也可以用1行，再进行转置：W.T
    # X.shape[0]取X的行数，X.shape[1]取X的列数
    b = 0

    #梯度下降
    for i in range(loopNum):
        W_derivative =