前言
最近看了李航老师的《统计学习方法》，还正在学习吴恩达老师的《机器学习》的课程（网易公开课上有，较老的版本）。自从看过《统计学习方法》之后，发现笔记不看其实学习效果并不好。因此想以电子版格式写下来记录，一方面加深自己的印象，一方面也是希望能够和大家交流。
此版本大致与吴恩达老师的《机器学习》课程一致，因为是结合他的课程以及我之前的《统计学习方法》笔记来写的这一系列文章。
以下观点均是本人在学习过程当中的总结，如有疑问或者问题，欢迎大家批评指正，本人万分感谢。
愿大家共同进步！
线性回归(Linear Regression)
At first, I wanna show what is linear regression？
线性回归的历史来源我也不知道，只是高中的时候大概就知道拟合这个概念，老师说一群散点，可以大致画出一条线来拟合他们，使得每个点与线上的值的残差平方和最小，也就是说是最小二乘方法来拟合散点了，这大概就是我们说的线性回归。
强调一下，这里并未区分线性回归和线性拟合，不够严谨，不知道这么表述是否合适，若有读者质疑此处，请在留言区不吝赐教，将不胜感激。
画张图：
图1 随机数据集
这个是随机生成的15个点，其对应数据格式为(x,y)。
import numpy as np
data= np.random.random((15,1))
label = np.random.random((15,1))
这样就随机生成了一组数据，如图1所示。
接下来我们就是要去拟合这些点，大致结果如下：
图2 线性回归
How do I get this result?
#使用线性回归拟合这些点
from sklearn import linear_model
from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score
reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit(data,label)
y_pre = reg.predict(data)
这里我用了scikit-learn中的linear_model去拟合这些点，我们且不看效果如何，那么这里是怎么得到中间那条线的呢？
参照scikit-learn中linear_model中的官方文档中的介绍，我们可以知道，这里拟合采用的最小二乘算法。
也就是说，我们的目标函数如下：
最小二乘的目标函数
上述摘自scikit-learn官方文档。
So,Why should we minimize the residual sum of squares?
为什么是最小二乘呢？
为什么线性拟合要使用最小二乘？
这里参照吴恩达老师的课程当中的讲授，简要说一下。
我们进行线性回归（或者说线性拟合）时，我们往往认为因变量和自变量之间呈现某种线性关系，形象的说，如下所示：
线性关系
上述摘自scikit-learn官方文档。
艾玛，简书居然不能写公式，太累了，改CSDN了。
累觉不爱，会贴出CSDN博客的地址。
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