在学习机器学习的线性回归这块内容，想再一次好好理清楚算法的基本思路。最初还是使用了excel来理顺一遍思路。excel的数据分析功能也还是十分便捷的，计算也十分方便。 本博客共使用四个详细例子来介绍线性回归。分别是1、女士的身高-体重例子–借助excel数据分析功能；2、气温-冰红茶销售量例子。–直接计算；3、薪资-性别-年龄-教育程度例子。–借助excel数据分析功能；4、店铺营业额-店铺面积-离车站距离例子。–直接计算。
一元线性回归
1、女士的身高-体重例子。–借助excel数据分析功能 使用excel中散点图功能将数据绘制成散点图。
散点图右键，选择“设置趋势线格式”。 弹出的设置框可以设置散点图样式，趋势线选择线性，勾选显示公式、显示R平方值。 同样的，在坐标轴右键，选择“设置坐标轴格式”。弹出的设置框可以修改一下坐标轴的初始值，让散点图更好看一些。 最终散点图如下。可以看到数据分布特征非常明显，呈现线性分布。右键添加趋势线，并显示方程、R²。R²=0.991，接近于 1，说明模型能够解释99.1%的方差，效果非常好。