numpy实现线性回归矩阵

线性回归是一种广泛使用的机器学习算法，常用于预测连续型变量。在实现线性回归时，我们需要使用矩阵运算来计算最优的模型参数。下面是使用numpy实现线性回归矩阵的示例代码：

import numpy as np

# 构造数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([3, 7, 11, 15])

# 添加偏置项
X = np.c_[np.ones((X.shape[0], 1)), X]

# 计算最优参数
theta = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)

print("最优参数：", theta)

在上面的代码中，我们首先使用numpy构造了一个4x2的矩阵X和一个包含4个元素的向量y作为模拟数据。然后，我们使用`np.c_`方法添加了一列全为1的列作为偏置项。接着，我们使用矩阵运算计算出了最优参数θ，最后输出了最优参数θ的值。

需要注意的是，这里使用了numpy的线性代数库`np.linalg`中的`inv()`方法来计算矩阵的逆，这个方法只能对可逆的矩阵求逆。在实际应用中，需要对数据进行预处理，确保矩阵是可逆的。