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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 深度学习线性回归的问题，于是小编就整理了3个相关介绍 Python深度学习线性回归的解答，让我们一起看看吧。

python如何实现线性回归？
python线性回归函数 fit 需要什么格式？
线性回归算法谁提出的？

python如何 实现线性回归？

这里使用python实现线性回归，没有使用sklearn等机器学习框架，目的是帮助理解算法的原理。

写了三个例子，分别是单变量的、双变量的和多变量的。单变量和双变量的画出了图，多变量的由于高维空间难以实现，所以没有画图。单变量和双变量的使用的自己模拟的一个简单的房价数据集，多变量的使用的boston房价数据集。

（图片来源网络，侵删）

1.单变量线性回归

代码

运行结果

（图片来源网络，侵删）

2.双变量线性回归

代码

运行结果

（图片来源网络，侵删）

python线性回归函数 fit 需要 什么 格式？

在Python的`sklearn`库中，线性回归函数的`fit`方法需要以下格式：

```python

model = LinearRegression().fit(X, y)

```

其中：

* `X`是一个二维数组或，表示输入特征数据。

* `y`是一个一维数组或列表，表示目标变量数据。

线性回归算法谁提出的？

线性回归算法是由英国统计学家弗朗西斯·高尔顿于19世纪早期提出的。

他致力于研究相关性和回归分析，并于1805年发表了一篇论文，首次提出了最小二乘法。该方法通过找到一条直线，使得观测数据与该直线的残差平方和最小化，从而实现了对数据的拟合。高尔顿的贡献使得线性回归成为统计学中最基本和经典的方法之一，为后来的统计学和机器学习领域奠定了重要基础。

到此，以上就是小编对于python深度学习线性回归的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习线性回归的3点解答对大家有用。

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