基于线性回归与核函数——linear function & basis function 的代码，处理马拉松数据

首先，线性规划，比较简单，对偏差方程 Ex = （y-mx-c）^2 分别求偏导，再令偏导等于0 一步一步的求出m和c。 令偏导等于0的缘由是为了寻找极致点，咱们假设每次迭代的都是极值点，而极值点的特色是导数为0。python python代码表示就是:google for i in np.arange(1000000):     m = ((y - c)*x).sum()/(x*x).sum()

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