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内容导航：1、回归方程的公式2、九道门丨全面认识线性回归1、回归方程的公式
1、回归方程的公式：D=y1+y2+y3。
2、回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。
3、回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a，b，从而得到回归直线方程。
4、方程（equation）是指含有未知数的等式。
5、是表示两个数学式（如两个数、函数、量、运算）之间相等关系的一种等式，使等式成立的未知数的值称为“解”或“根”。
6、求方程的解的过程称为“解方程”
2、九道门丨全面认识线性回归
在这篇文章中，你将了解线性回归算法、它的工作原理，以及如何在机器学习项目中更好地运用它。
什么是线性回归？
线性回归是一种基于监督学习的机器学习算法，它执行回归任务。回归基于自变量对目标预测值进行建模，它主要用于找出和预测变量之间的关系。不同的回归模型基于他们正在考虑的因变量和自变量之间的关系类型以及使用的自变量数量而异。
如何定义模型？
线性回归的执行是基于给定的自变量 (x) 预测因变量值 (y) 的任务。
线性回归方程公式如下：
Y = wX + b
其中X是自变量，Y是因变量。w是系数，b是偏差。
计算损失函数
损失函数是均方误差方程。对于监督学习，模型通过找到最小化成本函数的最优系数来优化。成本函数使用损失函数计算的每个数据点的损失总和。
线性回归最常用的损失函数是最小平方误差，它的成本函数也称为均方误差（MSE）。均方误差的公式为：
其中n是数据点的数量，y是模型返回的值，ŷ是数据点的实际值。
如何优化回归模型？
梯度下降是一种寻找损失函数的迭代优化算法。当函数达到全局最小值时，它将具有最佳的 w 和 b 值。
梯度下降是一种用于寻找可微函数的局部最小值的优化算法。梯度下降简单地用于机器学习中，以找到尽可能使成本函数最小化的函数参数（系数）值。
实施模型
现在将上面的所有内容都转换为代码，看看我们的模型是如何运行的。
# Making the importsimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['figure.figsize'] = (12.0, 9.0)# Preprocessing Input datadata = pd.read_csv('data.csv')X = data.iloc[:, 0]Y = data.iloc[:, 1]plt.scatter(X, Y)plt.show()
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