题解 | 使用正规方程的线性回归

import numpy as np

def linear_regression_normal_equation(X: list[list[float]], y: list[float]) -> list[float]:
    # X转换为可计算的矩阵形式
    X=np.array(X)
    y=np.array(y).reshape(-1,1)
    # X转置
    X_tran=X.T
    # 计算系数
    theta=np.linalg.inv(X_tran.dot(X)).dot(X_tran).dot(y)
    # 将系数扁平为一维列表
    theta=np.round(theta,4).flatten().tolist()
    return theta

if __name__=='__main__':
    import ast
    x=np.array(ast.literal_eval(input()))
    y=np.array(ast.literal_eval(input())).reshape(-1,1)
    coff=linear_regression_normal_equation(x,y)
    print(coff)