问题：简述一下线性回归？
1、什么是线性回归
对于给定的数据集，试图学习一个线性模型(y=wx+b)，以尽可能准确的预测实值标记。
2、线性模型的假设
很多模型都对数据进行了假设（KNN没有），线性模型的假设有：
样本点的取值是没有测量误差的；
线性，自变量x与因变量y之间是线性关系；
随机干扰项/残差服从零均值，同方差的正态分布，即
为什么会有第三条假设， 在实际应用场景中，很难甚至不可能把导致y结果的所有变量（特征）都找到，放到回归模型里面。我们只存放那些认为比较重要的特征。根据中心极限定理，那些对结果影响比较小的(假设独立分布)之和是趋于正太分布的。
3、线性回归的模型函数、目标函数和求解
线性回归的模型是y=wx+b，怎么样确定模型参数呢，选取什么目标函数/损失函数呢？线性回归一般会使用均方误差来作为误差函数，而基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为最小二乘法。
选择最小二乘法的原因是残差（理论上的误差？）服从均值为0的正态分布，由面下公式可以推导出模型参数θ的似然函数，然后当然是用极大似然估计来估计参数了，落实到实际求解中，就是要最小化图中的那一项，即最小化均方误差。
最后一步就是求解参数了，
