线性回归
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这里：博客园小技巧，我觉得这个很好玩，可以拿来用。
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线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，然后推广到n维空间，可以理解高维广义线性吧。线性回归实现和计算都比较简单，但是不能拟合非线性数据。
下面是视频教程给出的两种实现方法：
第一种方法：利用numpy使用常规等式的数学方法，类似解数学方程，并利用matplotlib标准库实现可视化。
关于推导，有用到线代、统计、概率、微积分等方面的知识，其实大概了解下就OK，下面是代码：
1 import numpy as np
2 import matplotlib.pyplot as plt
3
4 # 行X列=100x1，[0,1)区间，乘以2变成[0,2)区间
5 X = 2 * np.random.rand(100, 1)
6 # 人为设置真实的Y值，后面的是误差，真实的Y值嘛，标准正态分布又称为u分布，是以0为均值、以1为标准差的正态分布，可记为N（0，1），学概率论既视感
7 y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)
8 # 整合X0和X1，拼接到一起了，打印出来看看，很好理解的，X0都是1啊
9 X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X]
10 print(X_b)
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12 # 常规等式法求解theta,T转置,dot点乘,以及剩下的那个求逆:np.linalg.inv(),这里theta就是那个参数，权重weights啥的
13 theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y)
14 print(theta_best)
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16 # 创建个测试集
17 X_new = np.array([[0], [2]])
18 X_new_b = np.c_[(np.ones((2, 1))), X_new]
19 print(X_new_b)
20 y_predict = X_new_b.dot(theta_best)
21 print(y_predict)
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23 plt.plot(X_new, y_predict, 'r-') # 红色 线图
24 plt.plot(X, y, 'b.') # 蓝色 点图
25 plt.axis([0, 2, 0, 15]) # x轴，y轴区间
26 plt.show()想说个小技巧，选中调用的函数，快捷键crtl+B，或者单击右键，Go To，Declaration；就可以快速转到调用的函数那儿，注：我用的是Pycharm + Anaconda3.也可以用dir(),help(),.__doc__,查看帮助文档，不过都是英语的,如查看list的说明：
print(dir(list))
help(list)
print(list.__doc__)
第二种方法：使用sklearn框架，看着很简单呢。主要用到的是fit，predict，
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# sklearn框架，lingear_model线性模型，简单吧
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
print(lin_reg.intercept_, lin_reg.coef_)
X_new = np.array([[0], [2]])
print(lin_reg.predict(X_new))还有，我觉得动手写最重要，然后哪里不会找哪里，多看看相关的博客，总会用到的；而且博客很好玩，自己写下来可以随时再看，真的方便，也要多写写博客，完。
哎，这个该放到哪一类呢？
今天就是这些了，有些少，早上睡懒觉了，晚上有个考研讲座要去听（关于我们专业的，不是数学、英语，政治的），over