计算机软件及应用回归预测法实用代码资源

回归预测法的实用代码资源，适合搞前端或者数据可视化的朋友参考一下。内容涵盖了从基础的一元线性回归，到多变量预测，甚至用上了 TensorFlow 做房价预测，思路和代码都比较清晰，调试起来也省心。

一元线性回归部分挺适合入门的，像是估计销售趋势、用户行为之类，直接套个 y = ax + b 模型跑一遍就能看到趋势了。配合散点图、回归线，视觉效果也还不错。

要做多变量的，也有多元回归的例子，包括 共线性 的技巧，这点对实际项目还蛮重要的，不然你回归结果完全失真。还有配套的 .ipynb 文件，适合用 Jupyter Notebook 跑一跑，看看效果。

如果你想往 AI 方向拓展，那个 TensorFlow 回归模型 的项目就挺值得研究，房价预测是经典案例，换成你自己的数据就能用。整体资源结构比较清晰，而且还有 漫画版 讲回归，轻松又好懂。

建议你先从单变量线性回归这篇入手，再往 TensorFlow 多变量线性回归 延伸，思路就通了。如果你碰到共线性的问题，可以看看这篇共线性方法，对模型稳不稳定有。

要跑代码的朋友别错过这个.ipynb 项目，直接打开就能跑，响应也快。