本文介绍了线性回归模型及其相关技术。首先讲解了数学基础，包括相关系数矩阵、皮尔逊相关系数、最小二乘法等概念。然后详细阐述了简单线性回归模型的实现过程，包括Python代码示例和数据可视化方法。接着介绍了RANSAC算法用于处理异常值，以及模型性能评估方法如残差图、均方误差等。最后讨论了回归分析的正则化方法（岭回归和LASSO）以及非线性回归技术（多项式回归和随机森林回归）。文章通过理论讲解和代码实

线性神经网络只能拟合线性关系，加入多个隐藏层的多层感知机，可使模型获得分析非线性问题的能力若隐藏层H的计算方法依旧如输入层一样为WX+b的话，模型将依旧等价一个线性模型：因此需要给输入层一个非线性的激活函数。