利用标准方程实现线性回归（sklearn）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X=2*np.random.rand(100,1)#100组数据，一个参数（一维）
Y=4+3*X+np.random.rand(100,1)
X_b=np.c_[np.ones((100,1)),X]#按行拼接

coef=np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(Y)#标准方程

plt.figure()
data=np.arange(0,2,0.01)
plt.plot(data,coef[0]+coef[1]*data,'-')
plt.plot(X,Y,'+')
plt.show()

标准方程为coef=(X^T·X)^-1·X^T·Y

X,Y为训练集