线性回归
Coddy 机器学习入门 课程的第 16 课，共 19 课。
线性回归是机器学习中最基础的算法之一，用于预测连续变量。它是估算变量之间关系和进行预测的常用方法。无论你是在预测房价、股市趋势还是气温，线性回归都能帮助你了解这些变量之间的相关性。
来源：维基百科
线性回归通过将线性方程拟合到观测数据，尝试对两个或多个变量之间的关系进行建模。一个变量被视为解释变量（自变量），另一个变量则被视为因变量。
包含一个因变量和一个自变量的最简单线性回归方程定义如下：
- Alpha 表示与 y 轴的截距点
- Beta 表示斜率
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挑战
简单创建一个名为 linear_equation 的函数，它接收一个表示数据点的列表和一个表示线性方程系数的列表。
该函数返回线性方程的输出。
例如：
- 如果
n = 2，那么系数的数量为 2：y = b[0] + b[1]*x[1] - 如果
n = 3，那么系数的数量为 3：y = b[0] + b[1]*x[1] + b[2]*x[2]
亲手试试
def linear_equation(coef, x):
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