线性回归是最简单的机器学习算法，说白了就是构造一元或者多元的线性方程，然后根据现有样本数据进行函数拟合，求解出线性方程的各个参数，之后就可以通过该线性方程进行相关预测。

Simple_Linear_Regression 简单线性回归是一种统计方法，可让我们研究两个连续（定量）变量之间的关系。 表示为x的变量被视为预测变量，解释变量或自变量。 其他变量（表示为y）被视为响应，结果或因变量。 导入库和数据集 将numpy导入为np 导入matplotlib.pyplot作为plt 将熊猫作为pd导入 数据集= pd.read_csv（“ Salary_Data.csv”） x = dataset.iloc [:,：-1] .values y = dat

salary_data.csv 薪水数据报表,用于sklearn机器学习使用,模型选择,数据划分,str数据转换,线形回归等课题学习的素材使用