從線性回歸(linear regression)開始學習回歸分析，線性回歸是最早的也是最基本的模型——把資料擬合成一條直線。資料集使用scikit-learn裡的資料集boston,boston資料集很適合用來演示線性回歸。boston資料集包含了波士頓地區的房屋**中位數。還有一些可能會影響房價的因素，比如犯罪率（crime rate）。
載入資料
from sklearn import用scikit-learn的線性回歸非常簡單datasets
boston =datasets.load_boston()
import
pandas as pd
import warnings #
用來忽略seaborn繪相簿產生的warnings
首先，匯入linearregression類建立乙個物件：
from sklearn.linear_model importlinearregression
lr = linearregression()
現在，再把自變數和因變數傳給linearregression的fit方法：lr.fit(boston.data, boston.target)
linearregression(copy_x=true, fit_intercept=true, n_jobs=1, normalize=false)開始**
predictions = lr.predict(boston.data)用**值與實際值的殘差（residuals）直方圖分布來直觀顯示**結果：
線性回歸原理
線性回歸的基本理念是找出滿足 y=xβy=xβ 的相關係數集合 ββ ，其中 xx 是因變數資料矩陣。想找一組完全能夠滿足等式的相關係數很難，因此通常會增加乙個誤差項表示不精確程度或測量誤差。因此，方程就變成了 y=xβ+ϵy=xβ+ϵ，其中 ϵϵ 被認為是服從正態分佈且與 xx 獨立的隨機變數。用幾何學的觀點描述，就是說這個變數與 xx 是正交的（perpendicular）。可以證明 e(xϵ)=0e(xϵ)=0。
為了找到相關係數集合 ββ ，我們最小化誤差項，這轉化成了殘差平方和最小化問題。
這個問題可以用解析方法解決，其解是:
線性回歸模型 線性回歸模型
回歸的思想和分類有所不一樣，分類輸出的結果為離散的值，回歸輸出的是乙個連續型的值。線性回歸的思想就是試圖找到乙個多元的線性函式 當輸入一組特徵 也就是變數x 的時候，模型輸出乙個 值y h x 我們要求這個 值盡可能的準確，那麼怎麼樣才能做到盡可能準確呢？其中 表示實際值，表示 值 其中 表示實際值...
線性回歸模型
基本結構 y w t x by w t cdot x b y wt x b資料集 通常收集一系列的真實資料，如果多棟房屋的真實 和他們對應的面積和房齡。我們希望在資料集上尋找模型引數來使得 和真實 誤差最小。該資料集被稱為訓練資料集，每個房屋被稱為乙個樣本，真實的售出 叫做標籤，用來 標籤的因素叫做...
線性回歸模型 線性回歸 vs 結構方程模型
對線性回歸和結構方程模型進行簡單的刨析比較，拋開統計學方面的理論，盡量說得通俗易懂些。線性回歸 regression 與結構方程模型 structural equation modeling 是用來驗證變數間的因果關係時，最經常使用的方法。本文比較下兩者的區別，拋開具體統計學方面的理論，盡量說得通俗...