接上一篇文章【线性回归——二维线性回归方程(证明和代码实现)】 前言: 博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程,以及使用python自己实现算法,但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题,今天博主来讲一下线性回归问题中更为通用的方法,也是我们实际开发中会经常用到的一个数学模型,常用的解法就是最小二次乘法和梯度下降法.博主今天对最小二乘法进行推导并使用Python代码自定义实现,废话不多说,开始吧: 一、公式推导 假如现在有一堆这样的数据(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_n,y_n)(x1​,y1​),