记得群主在青葱的大学岁月，经常从图书馆贪婪地借书。我不喜欢在冬天或夏天去图书馆蹭空调自习，觉得太舒服了（事实是不喜欢扎堆排队），而喜欢在破旧又有年代感的自习室里蒸着桑拿或瑟瑟发抖学着习。没错，就是这么自虐。说到图书馆，暑假是可以借十本书的。我经常为这十本书斟酌一下午。记得一次我拿了《居里夫人自传》，还有《C++ programming》之类的英文原版装逼书。走过计算机类书架，我无法不注意到其中竟默默地躺着一些《数据仓库》、《数据挖掘》之类不知所云的书。我的第一感觉是好土，不想碰。我想，这是一群DBA看的书吧（DBA不要打我）？我的目标是成为一枚闪闪发光的程序员啊。所以我连第一页都没翻开，就让那些智慧尘封在图书馆里变黄变脆……再回首已百年身，十年过去，数据已成为黄金在互联网世界流动，而数据挖掘也有了掘金的新贵意味。如果能穿越，我会回到那个吊扇吱呀作响的图书馆，拿上十本《数据挖掘从入门到卧室》，《数据仓库从小工到专家》，然后诚恳地塞进我自己手里说：“少年，认真看吧，不亏。”
时光如白驹过隙，如今很多大学的计算机本科生已把Python作为必修课程了，大数据也作为一个全新专业强势入驻各知名高校。让我们seize the day，立刻、马上数据挖掘吧！
波士顿房价数据下载链接：https://pan.baidu.com/s/1c1X4Aje
代码下载链接（拷贝到ipython notebook中运行）：https://pan.baidu.com/s/1mhQ298O
属性说明:
1. CRIM per capita crime rate by town 每个城镇人均犯罪率
2. ZN proportion of residential land zoned for lots over
25,000 sq.ft. 超过25000平方尺用地划为居住用地的百分比
3. INDUS proportion of non-retail business acres per town 非零售商用地百分比
4. CHAS Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds
river; 0 otherwise) 是否被河道包围
5. NOX nitric oxides concentration (parts per 10 million) 氮氧化物浓度
6. RM average number of rooms per dwelling 住宅平均房间数目
7. AGE proportion of owner-occupied units built prior to 1940 1940年前建成自用单位比例
8. DIS weighted distances to five Boston employment centres 5个波士顿就业服务中心的加权距离
9. RAD index of accessibility to radial highways 无障碍径向高速公路指数
10. TAX full-value property-tax rate per $10,000 每万元物业税率
11. PTRATIO pupil-teacher ratio by town 小学师生比例
12. B 1000(Bk - 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks
by town 黑人比例指数
13. LSTAT % lower status of the population 低层人口比例
14. MEDV Median value of owner-occupied homes in $1000‘s 业主自住房屋中值 （要预测的变量）
数据分析的第一步是进行探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis, EDA)，理解变量的分布与变量之间的关系。
从图中看出：
RM 和 MEDV 似乎是有线性关系的；
MEDV 类似 normal distribution。
对与 MEDV correlation 高的变量感兴趣，LSTAT 最高(-0.74)， 其次是 RM (0.7)。
但从之前的图看出 MEDV 与 LSTAT 呈非线性关系，而与 RM 更呈线性关系，所以下面选用 RM 来演示简单线性回归。
机器学习算法中经常会求x的一组系数w（为向量），使得损失函数J(w)最小。损失函数可以理解为实际值y和理论值的误差平方和（为了求导方便往往乘上1/2）。最小化损失函数时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一。
在微积分里面，对多元函数的参数求?偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(?f/?x, ?f/?y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y)。
梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。
Wiki上的解释为如果目标函数 F(x)在点 a处可微且有定义，那么函数 F(x)在点 a 沿着梯度相反的方向 ??F(a)下降最快。其中, ?为梯度算子，。
设定起始点的负梯度方向 (即损失函数值减小的方向) 为搜索方向，寻找最小值。梯度下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。
= (w0+w1*x1+w2*x2+......+wn*xn)
下面我们来手写一个梯度下降算法的类：
发现在 epoch 5之后 cost 基本就不能再减小了。
我们也可以直接使用scikit-learn.linear_model模块中的LinearRegression类来实现线性回归建模：
本来这周想先来点数据挖掘导论过渡一下，但我想大家应该已经等不及了。而且直面困难是实现进步的最快方法。所以为大家呈现了本次又干又硬的课程。希望大家慢慢消化。下周我们学习如何建立对outlier不敏感的健壮线性回归模型，敬请期待：）
原文：http://www.cnblogs.com/turingbrain/p/7226382.html