3）求出两个 和 值
A》 Σ△xi△yi=△x1*△y1+...+△xn*△yn
B》 Σ△²xi=（△x1）²+...+（△xn）²
解释：A求出来（x减去x的平均值）乘以（y减去y的平均值），所有值相加，B（x减去x的平均值）的平方，求和
4）由公式求出 b=Σ△xi△yi / Σ△²xi 【通常2）、3）、4）并不分别进行】
解释：求b的值，b的值就等于第三步A步骤计算的值除以B步骤计算的值。
5）由公式算出 a a=y平均-b*x平均
解释：计算a的值，a就等于y的平均值减去b乘以x的平均值。
然后按格式写出回归方程即得.
把计算出来的a和b的值带入到上面的公式里面，就可以写出来直线方程了。
有数学功底的直接看这个：
回归流程 我 通常这样进行：
1）由所给出的系列值分别计算两个变量的平均值
x平均=(Σxi)/n y平均=（Σyi)/n 【Σ是把相应的值加起来，n是数据组数】
2）计算一系列的差值（即△）
△xi=xi-x平均 【应该有n个△x】；△yi=yi-y平均 【也应该有n个】
3）求出两个 和 值 A》 Σ△xi△yi=△x1*△y1+。。。+△xn*△yn
B》 Σ△²xi=（△x1）²+。。。+（△xn）²
4）由公式求出 b b=Σ△xi△yi / Σ△²xi 【通常2）、3）、4）并不分别进行】
5）由公式算出 a a=y平均-b*x平均
线性回归
模型的
公式
推导
y = θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+...+θmxm\theta_0 +\theta_1 x_1+\theta_2 x_2+\theta_3 x_3+...+\theta_m x_mθ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+...+θmxm
因为现在需要有n个样本，每个样本有m个特征，为了将常数项加如矩阵，加入一列特征，所以有n行m+1列，矩阵大小为n*(m+1)
为了将常数项θ0\theta_0θ0包括进参数θ\thetaθ的矩阵中，我们需要将θ\thetaθ
1.回归问题
预测房子价格数据集，不同尺寸大小的房子对应不同的售价。假如现在1250平方英尺(绿色箭头)的房子能卖220000美元。
之所以是一个监督学习算法，是因为每个样本都有一个正确答案。而且我们知道数据集中卖出房子的实际大小和价格，而且这还是一个回归问题。
回归是指我们预测一个具体数值的输出，也就是价格数...
线性回归
方程
在嵌入式开发中是非常常用的，尤其在参数校准这块应用非常普遍，无论你是写在上位机代码中，还是直接写在嵌入式软件中。
下面是我在PT100校准中写的关于
线性回归
方程
代码。
线性回归
方程
公式
平均值XA=(X1+X2+...+XN)/N
平均值YA=(Y1+Y2+...+YN)/N
斜率K=((X1-XA)(Y1-YA)+(X2-XA)(Y2-YA)+...)/((X1-XA)(X1-XA)+(X2-XA)(X2-XA)+...)
截距T=YA-K*XA
#define RES_100_R
简单
线性回归
（Simple linear regression）也称为一元
线性回归
，是分析一个自变量（x）与因变量（y）之间线性关系的方法，它的目的是拟合出一个线性函数或
公式
来描述x与y之间的关系。
我们以最简单的一元
线性回归
回归
方程
来解释：
yi=β0+β1×xi+eiy_i = \beta_0 + \beta_1 \times x_i + e_iyi=β0+β1×xi+ei
其中，yiy_iyi 为因变量，xix_ixi 为 自变量，β0\beta_0β0 为截距， β1\be
一 线性模型
给定由n个属性描述的列向量\(f(\mathbf{x})={(x^{(1)};x^{(2)};...;x^{(n)})}\)，其中 \(x^{(j)}\)是\(\textbf{x}\)在第\(j\)个属性的取值。线性模型即为通过对属性进行线性组合的函数，即
\[f(\mathbf{x})=w_0+w_1x^{(1)}+...+w_nx^{(n)}\]
写成向量形式如下：
机器学习所针对的问题有两种：一种是回归，一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题，而分类是解决离散数据的预测问题。
线性回归
是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触过，叫最小二乘法。
线性回归
试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测输出结果。
先从简单的模型看起：
首先，我们只考虑单组变量的情况，有： 使得
假设有m个数据，我们希望通过x预测的结果f(...
今天给大家的介绍一下线性模型，
线性回归
模型虽说模型简单，但距今为止依旧在机器学习算法中占据一定的地位，不仅如此，而且在实际的业务应用中也是屡试不爽的机器学习算法。
线性回归
模型
公式
：Y=Xw+b（一个X变量就代表一元
线性回归
，多个则为x1*w1+x2*w2+..+xn*wn)
线性回归
模型的原理思路及应用（先说一下它的应用场景把，这里应该会相应的更好理解其算法）...
Excel中进行
线性回归
分析可以使用函数`LINEST`来获取回归
方程
的系数。假设你的自变量x值存储在A1:A10的单元格范围内，因变量y值存储在B1:B10的单元格范围内，你可以在任意单元格中输入以下
公式
来获取回归
方程
的系数：
=LINEST(B1:B10, A1:A10)
按下Enter键后，Excel会返回一个包含回归
方程
系数的数组。第一个数值是截距，后面的数值是自变量的系数。请注意，这个
公式
只适用于简单
线性回归
，如果你想进行多元
线性回归
，需要调整输入数据的范围和
公式
的参数。
北风之神c:
