1. 给定数据文件data.txt，每条数据元组包含8维属性(编号0-7)，设定编号为2的属性维为结果变量，其他维为输入变量，实现线性回归模型的构建(即参数的求解)

好的，我了解了您的要求。针对您的问题，实现线性回归模型的构建需要进行以下步骤：

1. 读取数据文件data.txt，并将其中的数据存储为一个矩阵，其中每一行代表一个数据元组，第2列是结果变量，其余列是输入变量。
2. 对于输入变量，进行数据标准化，即将每列的数值减去该列的均值，并除以该列的标准差。这样做可以使得所有输入变量处于相同的量纲和范围内，有利于后续的计算。
3. 构建线性回归的损失函数，这里采用最小二乘法，即对于每一个数据元组，计算其输出与预测值的误差的平方，并对所有数据求和，最终得到一个标量损失函数。
4. 使用梯度下降法对损失函数进行优化，求出最小化损失函数的参数，即线性回归的系数向量。

下面是实现线性回归模型的Python代码：

import numpy as np

# 定义读取数据的函数
def load_data(filename):
    data = np.loadtxt(filename, delimiter=',')
    X = data[:, 0:7]  # 输入变量
    y = data[:, 7]    # 输出变量
    return X, y

# 数据标准化
def normalize(X):
    means = np.mean(X, axis=0)
    stds = np.std(X, axis=0)
    X_norm = (X - means) / stds
    return X_norm

# 线性回归损失函数
def loss_function(theta, X, y):
    m = len(y)  # 样本数
    h = X.dot(theta)  # 预测值
    J = 1 / (2*m) * np.sum((h - y)**2)  # 损失函数
    return J

# 梯度下降法优化损失函数
def gradient_descent(X, y, alpha, epochs):
    m, n = X.shape
    theta = np.zeros(n)
    J_history = []
    for i in range(epochs):
        h = X.dot(theta)
        h_error = h - y
        theta -= alpha * (1/m) * (X.T.dot(h_error))
        J_history.append(loss_function(theta, X, y))
    return theta, J_history

# 读取数据
X, y = load_data('data.txt')

# 数据标准化
X_norm = normalize(X)

# 加入常数项
X_norm = np.hstack((np.ones((X.shape[0],1)), X_norm))

# 梯度下降法优化损失函数，求出系数向量theta
alpha = 0.01  # 学习率
epochs = 1000  # 迭代次数
theta, J_history = gradient_descent(X_norm, y, alpha, epochs)

# 输出theta值和损失函数的变化
print('theta:', theta)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(J_history)
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('Cost')
plt.show()

注意，这里使用最简单的梯度下降法进行优化，实际上还有更多的优化算法，比如随机梯度下降、共轭梯度等等。

希望以上代码对您有所帮助，如有疑问请随时提出。