1.7python實現**
github位址(**加資料)
我們首先用弄清楚什麼是線性，什麼是非線性。
相信通過以上兩個概念大家已經很清楚了，其次我們經常說的回歸回歸到底是什麼意思呢。
對大量的觀測資料進行處理，從而得到比較符合事物內部規律的數學表示式。也就是說尋找到資料與資料之間的規律所在，從而就可以模擬出結果，也就是對結果進行**。解決的就是通過已知的資料得到未知的結果。例如：對房價的**、判斷信用評價、電影票房預估等。
大家看上面，上有很多個小點點，通過這些小點點我們很難**當x值=某個值時，y的值是多少，我們無法得知，所以，數學家是很聰明的，是否能夠找到一條直線來描述這些點的趨勢或者分布呢？答案是肯定的。相信大家在學校的時候都學過這樣的直線，只是當時不知道這個方程在現實中是可以用來**很多事物的。
那麼問題來了，什麼是模型呢？先來看看下面這幅圖。
假設資料就是x，結果是y，那中間的模型其實就是乙個方程，這是一種片面的解釋，但有助於我們去理解模型到底是個什麼東西。以前在學校的時候總是不理解數學建模比賽到底在做些什麼，現在理解了，是從題目給的資料中找到資料與資料之間的關係，建立數學方程模型，得到結果解決現實問題。其實是和機器學習中的模型是一樣的意思。那麼線性回歸的一般模型是什麼呢？
模型神秘的面紗已經被我們揭開了，就是以上這個公式，不要被公式嚇到，只要知道模型長什麼樣就行了。假設i=0，表示的是一元一次方程，是穿過座標系中原點的一條直線，以此類推。
我們知道x是已知條件，通過公式求出y。已知條件其實就是我們的資料，以**房價的案例來說明：
上圖給出的是某個地區房價的一些相關資訊，有日期、房間數、建築面積、房屋評分等特徵，表裡頭的資料就是我們要的x1、x2、x3……… 自然的表中的price列就是房屋的**，也就是y。現在需要求的就是theta的值了，後續步驟都需要依賴計算機來訓練求解。
當然，這些計算雖然複雜，但python庫中有現成的函式直接呼叫就可以求解。我們為了理解內部的計算原理，就需要一步一步的來剖析計算過程。
為了容易理解模型，假設該模型是一元一次函式，我們把一組資料x和y帶入模型中，會得到如下圖所示線段。
是不是覺得這條直線擬合得不夠好？顯然最好的效果應該是這條直線穿過所有的點才是，需要對模型進行優化，這裡我們要引入乙個概念。
不要看公式很複雜，其實就是一句話，(**值-真實值)的平法和的平均值，換句話說就是點到直線距離和最小。用一幅圖來表示：
解釋：一開始損失函式是比較大的，但隨著直線的不斷變化(模型不斷訓練)，損失函式會越來越小，從而達到極小值點，也就是我們要得到的最終模型。
這種方法我們統稱為梯度下降法。隨著模型的不斷訓練，損失函式的梯度越來越平，直至極小值點，點到直線的距離和最小，所以這條直線就會經過所有的點，這就是我們要求的模型(函式)。
以此類推，高維的線性回歸模型也是一樣的，利用梯度下降法優化模型，尋找極值點，這就是模型訓練的過程。
在機器學習模型訓練當中，模型的泛化能力越強，就越能說明這個模型表現很好。什麼是模型的泛化能力？
模型的泛化能力直接導致了模型會過擬合與欠擬合的情況。讓我們來看看一下情況：
我們的目標是要實現點到直線的平方和最小，那通過以上圖示顯然可以看出中間那幅圖的擬合程度很好，最左邊的情況屬於欠擬合，最右邊的情況屬於過擬合。
欠擬合已經很明白了，就是誤差比較大，而過擬合呢是訓練集上表現得很好，換一批資料進行**結果就很不理想了，泛化泛化說的就是乙個通用性。
解決方法
加入這個正則化項好處：
看到這裡是不是覺得很麻煩，我之前說過現在是解釋線性回歸模型的原理與優化，但是到了真正使用上這些方法是一句話的事，因為這些計算庫別人已經準備好了，感謝開源吧！
github位址(**加資料)
尋覓網際網路，少有機器學習通俗易懂之演算法講解、案例等，專案立於這一問題之上，整理乙份基本演算法講解+案例於文件，供大家學習之。通俗易懂之文章亦不可以面概全，但凡有不正確或爭議之處，望告知，自當不吝賜教！
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