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统计学是机器学习的基石，它用数学语言揭示了数据背后的深刻规律。从描述性统计的均值、中位数、标准差，到推断统计的置信区间、假设检验，再到回归分析与相关性，这些看似冷冰冰的公式，却为我们打开了探索数据世界的大门。在这篇文章中，我们从统计学的核心概念讲起，结合实例与Python代码，深入浅出地剖析了统计学在数据分析和机器学习中的实际应用。无论是理解模型参数，分析特征相关性，还是预估未来趋势，统计学始终是
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多元线性回归-python代码
导入库import numpy as npimport pandas as pd波士顿房价数据集字段说明crim 房屋所在镇的犯罪率zn 面积大于25000平凡英尺住宅所占比例indus 房屋所在镇非零售区域所占比例chas 房屋是否位于河边如果在河边，值1nox 一氧化氮的浓度rm 平均房间数量age 1940年前建成房屋所在比例dis 房屋距离波士顿五大就业中心的加权距离rad 距离房屋最近的
一元线性回归是一种统计学方法，用于分析两个变量之间的线性关系。它假设存在一个线性方程 𝑦=𝛽0+𝛽1𝑥+𝜖y=β0+β1x+ϵ，其中 𝑦y 是因变量，𝑥x 是自变量，𝛽0β0 是截距项，𝛽1β1 是斜率，而 𝜖ϵ 是误差项。
线性回归
——线性回归
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