从头开始实现线性回归

线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立一个线性模型来预测连续型的输出变量。它通过拟合数据集中的线性关系来预测未知数据的输出值。

线性回归可以分为简单线性回归和多元线性回归。简单线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的情况，而多元线性回归是指有多个自变量和一个因变量的情况。

优势：

1. 简单易懂：线性回归是一种简单直观的算法，易于理解和实现。
2. 可解释性强：线性回归模型的系数可以解释自变量对因变量的影响程度。
3. 速度快：线性回归的计算速度相对较快，适用于大规模数据集。
4. 可扩展性：线性回归可以通过引入多项式特征、交互项等进行扩展，适用于更复杂的问题。

应用场景：

1. 预测销售额：线性回归可以用于根据历史销售数据预测未来的销售额。
2. 房价预测：线性回归可以根据房屋的各种特征（如面积、地理位置等）来预测房价。
3. 股票价格预测：线性回归可以根据历史股票价格和相关指标来预测未来的股票价格。

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1. 云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：提供可扩展的计算资源，用于训练和部署机器学习模型。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
2. 弹性MapReduce（Elastic MapReduce，EMR）：提供大规模数据处理和分析的服务，适用于处理线性回归所需的大量数据。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
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