Python 线性回归（Linear Regression) 基本理解
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python 线性回归（Linear Regression) 基本理解相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
背景
学习 Linear Regression in Python – Real Python，对线性回归理论上的理解做个回顾，文章是前天读完，今天凭着记忆和理解写一遍，再回温更正。
线性回归(Linear Regression)
刚好今天听大妈讲机器学习，各种复杂高大上的算法，其背后都是在求”拟合“。
线性回归估计是最简单的拟合了。也是基础中的基础。
依然是从字面上先来试着拆解和组合：
首先，Regression 回归，指的是研究变量之间的关系，这个由来在Python 线性回归（Linear Regression) - 到底什么是 regression？一文中讲多了，这里不多重复。
然后，linear 线性，很直观：直线。
二者连在一起，便是：变量之间呈直线关系。
那具体是哪些变量之间？
因变量 y 和 自变量 (x1...xr) 之间。
以上是关于Python 线性回归（Linear Regression) 基本理解的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 线性回归模型（Linear Regression）及Python实现 Python 线性回归（Linear Regression) - 到底什么是 regression？ 机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法 机器学习Linear Regression Experiment 线性回归实验 + Python代码实现 机器学习七--回归--多元线性回归Multiple Linear Regression Python使用sklearn和statsmodels构建多元线性回归模型（Multiple Linear Regression）并解读