import numpy as np

X = np.array([[3,3.2],\
              [3.5,3.6]])
X


y = np.array([[118.4],\
          [135.2]])
y

矩阵求解的公式

#转置
XT = X.T
XT


#方阵
XTX = np.dot(XT,X)
XTX


#逆矩阵
INV = np.linalg.inv(XTX)
INV


# 继续
A =np.dot(np.dot(INV,XT),y)
A


#验证
np.dot(X,A)

接下来用API调用求线性回归方程的函数

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# fit_intercept 需不需要截距=偏置项=误差
lrg = LinearRegression().fit(X,y)

lrg.coef_   #系数，之前求的是16和22，


lrg.intercept_ # 误差

为什么错了呢就是因为偏置项的原因，默认是要偏置项的 ，我们设置成不要偏置项

# fit_intercept 需不需要截距=偏置项=误差，不需要这个，我们自己有偏置项
lrg = LinearRegression(fit_intercept=False).fit(X,y)
lrg


lrg.coef_ #系数


lrg.intercept_ #误差