2.2.2　多變量線性回歸建模

以波士頓房價數據集為例，其一共包含了13個特征屬性，因此可以得到如下所示的線性回歸模型。

并且同時，其目標函數為

其中表示第i個樣本的第j個特征屬性；W為一個向量，表示所有的權重；b為一個標量，表示偏置。

由2.1節介紹的內容可知，只要通過某種方法最小化目標函數J（W，b）后，便可以求解出模型對應的參數。不過在這之前，我們先來看一下如何通過sklearn進行建模與求解。