寫在最前面：
線性回歸是機器學習最簡單的模型，用來尋找最佳擬合曲線。我曾經在數模比賽時用過，雖然只拿了省二。
優點是：易於理解，計算簡單
缺點是：對於非線性的資料擬合效果不好
適用資料型別：數值型和標稱型資料
今天簡單介紹下最小二乘法(ordinary least squares)
這是一組樣例資料的的散點圖，目的很簡單，得到該組資料的最佳擬合曲線
第乙個函式開啟用tab鍵分隔的文字檔案，檔案的每一行的最後是目標值。
第二個函式用來計算最佳擬合曲線，首先讀x,y的值，並且儲存到矩陣中去，然後計算x^t *x ，判斷行列式非0，如果此時不判斷行列式非0，取逆的時候會有問題。
對了，這是最小二乘法的公式
目的是求出β，y=x ✖️ β
就是這麼簡單，只是個入門而已啦，複雜的等我後面研究了再分享
go on
將資料點公升序排列，然後繪製資料集散點圖和最佳擬合曲線
寫在最後：numpy庫提供了相關係數的計算方法corrcoef計算**值和真實值得相關性：大概是0.98的樣子
今天就到這裡，各位晚安。
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