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彭辉94031097（QQ）机器学习MachineLearning线性回归02任务目标能力目标使用python编程实现线性回归算法构建线性模型实现对测试数据的预测使用sklearn工具库进行线性回归模型开发任务目标素质目标团队协作学会学习实践创新目录简单线性回归：简单线性回归算法实现简单线性回归算法介绍多元线性回归多元线性回归算法介绍多元线性回归算法实现多元线性回归多元线性回归模型被用来描述因变量(y)和自变量(X1,X2,…Xn)以及偏差(error)之间关系的方程叫做回归模型多元线性回归的模型是:多元线性回归方程:是参数是偏差图像是一条直线（回归线）E(y)是在一个给定x值下y的期望值（均值）多元线性回归多元线性回归分析流程——类似简单线性回归:线性模型线性回归方程参数ω0，ω1未知样本数据集将参数ω0，ω1作为回归方程参数W0，

W1的估计值估算回归方程计算参数ω0，ω1多元线性回归线性回归求解分析找到一条曲线，使所有样本到直线上的欧式距离之和最小目标函数均方误差最小化(最小二乘法)：令目标函数对ω1…ωn和ω0的偏导为零求解多元线性回归线性回归算法实现（基于sklearn）:sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归LinearRegression的构造方法：LinearRegression(#默认值为True，表示计算随机变量，False表示不计算随机变量

fit_intercept=True,#默认值为False，表示在回归前是否对回归因子X进行归一化True表示是,

normalize=False,copy_X=True

)多元线性回归线性回归算法实现（基于sklearn）-续:编写代码：如果一个运输任务是跑102英里，运输6次，预计多少小时？LinearRegression的常用方法有：decision_function(X)#返回X的预测值y

fit(X,y[,n_jobs])#拟合模型get_params([deep])#获取LinearRegression构造方法的参数信息

predict(X)#求预测值#同decision_function任务小结多元

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