公共机房内。

齐凡一边翻着书，一边调试着代码。

波士顿房价预测线性回归。

其实就是以线性回归的方式，根据一份波士顿地区的历史房价数据，预测未来的房价走势。

齐凡腹诽，不愧是资本主义国家，即便是举个例子，都是充满了金钱的味道。

其实这所谓的预测房价就是个扯淡，所谓的波士顿房价预测也没有任何意义，不过就是拿这一份数据集来演示线性回归而已。

至于线性回归，齐凡已经了解的差不多了。

它的公式巨简单。

【y=wx b】

不过，y、w、x、b都是向量，并非是初高中数学多元一次方程中的未知数。

普通的“x”是这样的：x=1。

向量的“x”是这样的：x=[0，1，2，3，4，5，6，7，8，9]。

但向量运算除了有其自身一套规则之外，其实和非向量运算也差不多。

向量本质上不过是将数据升维而已，也可以理解成是数据属性的扩充。

就拿波士顿房价数据集来说。

“x”代表了各项评估指标。

[‘CRIM‘，‘ZN‘，‘INDUS‘，‘CHAS‘，‘NOX‘，‘RM‘，‘AGE‘，‘DIS‘，‘RAD‘，‘TAX‘，‘PTRATIO‘，‘B‘，‘LSTAT‘]

CRIM：城镇人均犯罪率。

ZN：住宅用地超过25000平方英尺的比例。

INDUS：城镇非零售商用土地的比例。

CHAS：查理斯河空变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。

NOX：一氧化氮浓度。

RM：住宅平均房间数。

AGE：1940年之前建成的自用房屋比例。

DIS：到波士顿五个中心区域的加权距离。

RAD：辐射性公路的接近指数。

TAX：每10000美元的全值财产税率。

PTRATIO：城镇学生数：教师数的比例。

B：1000（Bk-0.63）^2，其中Bk指代城镇中黑人的比例。

LSTAT：人口中地位低下者的比例。

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“y”代表了最终的输出结果。

由于房价预测只有一个输出结果，也就是房价。所以y这个向量只有一维，而一维的向量其实就是個普通变量。

整个计算过程，就是要根据数据集给定的x和y的值，来预测出一对最精确的w和b的值。

齐凡脑海中出现了一张二维坐标系。

那几百个房价数据样本，就是坐标系中不同的点。而所谓的线性预测，其实就是找到一条直线，能最大程度将这些样品上的点串起来。

至于为什么是一条直线，而不是曲线，因为它是线性的。

当然，其实这个并非二维空间的问题。