5.线性回归算法

1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性

机器预测和真实值是有一定误差的

通过损失函数可以计算误差的大小，值越小，说明误差也小

矩阵必须是二维的

2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复）

线性回归算法，可以用来估算面积和房价的关系，可以用来计算股份和价值的关系，以及人口和家庭收入的关系等等。

3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己造，或者从网上获取。（加分题）

源代码：

#根据y=2*x+b随意写几个数
X=[1,2,3,4,5,6,7]
Y=[3.09,5.06,7.03,9.12,10.96,12.91,15.01]
Xsum=0.0
X2sum=0.0
Ysum=0.0
XY=0.0
n=len(X)
for i in range(n):
    Xsum+=X[i]
    Ysum+=Y[i]
    XY+=X[i]*Y[i]
    X2sum+=X[i]**2
k=(Xsum*Ysum/n-XY)/(Xsum**2/n-X2sum)
b=(Ysum-k*Xsum)/n
print('the line is y=%f*x+%f' % (k,b) )

结果：