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机器学习100天（七）：007 简单线性回归理论

机器学习100天，今天讲的是简单线性回归理论。

首先来看第一个问题：什么是线性回归？我们先引入一个例子。

假如我现在有一份数据，这份数据是一些地区人口和对应房价的信息。我们把这份数据展示在二维平面上。横坐标是人口，纵坐标是房价，红色的点就表示每个地区的实际人口与房价信息。
机器学习100天（七）：007 简单线性回归理论_第1张图片

在图中，我们可以发现如果把人口当成自变量 X，把房价当成因变量 y 的话，y 与 X 是呈现一种近似线性关系的。那么，我们就能找到一条最接近真实情况的直线来表示这个模型。这样的话，如果有样本外的数据，得知该地区的人口，我们就可以利用这个模型来预测该地区的房价！

这就是简单的线性回归问题。

那么，我们一般用 y ^ = w 0 + w 1 ∗ x \hat y=

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