线性回归是机器学习中的基础算法之一，属于监督学习中的回归问题，算法的关键在于如何最小化代价函数，通常使用梯度下降或者正规方程（最小二乘法），在这里对算法原理不过多赘述，建议看吴恩达发布在斯坦福大学上的课程进行入门学习。
这里主要使用python的sklearn实现一个简单的单变量线性回归。
sklearn对机器学习方法封装的十分好，基本使用fit,predict,score，来训练，预测，评价模型，
一个简单的事例如下：
from pandas import DataFrame
from pa
文章目录第3章：多变量线性回归3.1 多功能 Multiple features3.2 多元梯度下降法 Gradient descent for multiple variables3.3 多元梯度下降法演练I-特征缩放 Gradient descent in practice I:Feature Scaling3.4 多元梯度下降法演练II-学习率 Gradient descent in practice II:Learning rate3.5 特征和多项式回归 Features and po
