基于线性回归与核函数——linear function & basis function 的代码，处理马拉松数据
首先，线性规划，比较简单，对误差方程 Ex = （y-mx-c）^2 分别求偏导，再令偏导等于0 一步一步的求出m和c。 令偏导等于0的原因是为了寻找极致点，我们假设每次迭代的都是极值点，而极值点的特点是导数为0。python代码表示就是:for i in np.arange(1000000): m = ((y - c)*x).sum()/(x*x).sum()
