根据提示，实现线性回归算法与MSE损失函数计算方法，并利用房价数据对模型进行训练，然后对未知的房价数据进行预测

线性回归是一种简单的监督学习算法，用于预测连续值变量。它通过找到一条直线，最好地拟合到数据点上。这条直线的数学模型可以表示为：y = ax + b，其中x是输入特征，y是输出变量，a是斜率，b是截距。

MSE（均方误差）损失函数是线性回归中常用的一种损失函数，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。其计算方法是将每个数据点的预测值与实际值之间的差值平方后求平均，公式如下：
MSE = (1/n) * Σ(y_i - ŷ_i)^2，其中n是样本数量，y_i是实际值，ŷ_i是预测值。

为了实现线性回归算法并计算MSE损失，我们可以按照以下步骤进行：

1. 初始化参数：选择初始的斜率（a）和截距（b）值。
2. 进行前向传播：根据当前的参数计算预测值。
3. 计算损失：使用MSE公式计算预测值与实际值之间的差异。
4. 反向传播：根据损失函数对参数进行梯度下降，更新a和b的值以减小损失。
5. 迭代步骤2到4，直到模型收敛（即损失不再显著减少）。

下面是一个简单的线性回归实现代码示例（假设你已经有了房价数据集，其中包含特征X和标签Y）：

import numpy as np

# 假设X和Y是已经加载好的特征矩阵和标签向量
X = np.array([...])  # 房价数据的特征矩阵，例如面积
Y = np.array([...])  # 房价数据的标签向量，即房价

# 添加一列1，用于计算截距b
X_b = np.c_[np.ones((X.shape[0], 1)), X]

# 初始化参数
a = np.random.randn()
b = np.random.randn()

# 学习率和迭代次数
learning_rate = 0.01
n_iterations = 1000

# 训练模型
for i in range(n_iterations):
    # 预测
    YHat = X_b.dot(np.array([b, a]))
    
    # 计算损失
    loss = (1/len(X_b)) * np.sum((Y - YHat) ** 2)
    
    # 计算梯度
    a_gradient = -2 * (X_b.T.dot(Y - YHat)) / len(X_b)
    b_gradient = -2 * np.sum(Y - YHat) / len(X_b)
    
    # 更新参数
    a -= learning_rate * a_gradient
    b -= learning_rate * b_gradient

# 打印最终参数
print(f"a = {a}, b = {b}")

# 使用训练好的模型对未知数据进行预测
def predict_price面积(a, b, 面积):
    return a * 面积 + b

# 假设我们有一个新的房价数据点的面积为1200平方英尺
未知房价 = predict_price面积(a, b, 1200)
print(f"预测的未知房价为: {未知房价}")