线性回归算法原理和推演和实例化代码
原理
回归和分类的区别：简单地说，回归就是通过已经有的数据来预测出一个目标值（实际值），分类就是通过数据预测出一个类别（二分类，多分类）。通过判断实际值和预测的值的误差来判断这个模型的优劣程度的一种的评价的指标。
比如：银行贷款实例
（1）数据：每个个人（样本）的工资和年龄（两个特征）
（2）目标：预测银行会贷款给个人多少钱（标签，回归）或者预测银行会不会给贷款（标签，分类）
（3）建立以特征为自变量的拟合函数，确定函数参数以求出函数值（标签）
推演
源码