对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性，线性回归在商业数据上的用途十分广泛。当然，在生物数据、工业数据等领域也不乏关于回归分析的应用。
另一方面，Python 已成为数据科学家首选的编程语言，能够应用多种方法利用线性模型拟合大型数据集显得尤为重要。
如果你刚刚迈入机器学习的大门，那么使用 Python 从零开始对整个线性回归算法进行编码是一次很有意义的尝试，让我们来看看怎么做吧。
数据
机器学习问题的第一步是获取数据，没有可以学习的数据就没有机器学习。本文将使用非常常规的线性回归数据集——房价预测数据集。
这是一个包含俄勒冈州波特兰市房价的简单数据集。该数据集中第一列是房屋面积（以平方英尺为单位），第二列是卧室的数量，第三列是房屋价格。该数据集中有多个特征（例如，house_size 和房间数），因此我们将研究多元线性回归，标签 (y) 是我们将要预测的房价。
首先定义用于加载数据集的函数：
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def load_data(filename):
df = pd.read_csv(filename, sep=",", index_col=False)
df.columns = ["housesize", "rooms", "price"]
data = np.array(df, dtype=float)
plot_data(data[:,:2], data[:, -1])
normalize(data)
return data[:,:2], data[:, -1]
我们稍后将调用上述函数来加载数据集。此函数返回 x 和 y。
归一化数据
上述代码不仅加载数据，还对数据执行归一化处理并绘制数据点。在查看数据图之前，我们首先了解上述代码中的 normalize(data)。
查看原始数据集后，你会发现第二列数据的值（房间数量）比第一列（即房屋面积）小得多。该模型不会将此数据评估为房间数量或房屋面积，对于模型来说，它们只是一些数字。机器学习模型中某些列（或特征）的数值比其他列高可能会造成不想要的偏差，还可能导致方差和数学均值的不平衡。出于这些原因，也为了简化工作，我们建