实现多元线性回归的要求及假设条件：
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线性回归的假设条件：
1、样本独立，即每个预测样本之间没有依赖关系；
2、残差e要服从正态分布，即y_true-y_pred的残差需要服从高斯分布；
3、特征之间独立，即特征之间需要独立，如果不独立(共线性)会造成系数权重之和为单特征权重且权重方差较大，同时会造成模型预测结果震荡，不稳定；
4、样本数需要大于特征数，如果特征数量大于样本数量，通过最小二乘法无法求矩阵的逆，通过其他优化方式得到的最优结果非唯一解，造成模型偏差较大；
5、残差e要求方差齐性，即残差不随观测变量的变化而变化；
6、自变量与因变量之间呈线性关系；
使用最小二乘法、梯度下降、随机梯度下降、PSO粒子群算法及牛顿法实现多元线性回归，数据集使用如下数据集
from sklearn import datasets
data=datasets.load_diabetes()
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整体源代码，如有帮助，欢迎star：
https://github.com/suixintech/ML_Coding/edit/master/LinearRegression.py
本代码主要通过五种常见的方法实现多元线性回归，包含常见的最小二乘法、梯度下降、随机梯度下降、pso粒子群优化算法以及牛顿法实现，具体推导这里不做过多讲解，以实现代码为主；
一、所引用的库
from contextlib import contextmanagerfrom time import strftimeimport timeimport numpy as npfrom sklearn import datasetsimport warnings
warnings.filterwarnings('ignore')@contextmanagerdef timeSchedule(message: str):""" Time Schedule
"""print('[INFO {}][{}] Start ...'.format(strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), message))
start_time = time.time()yieldprint('[INFO {}][{}] End ...'.format(strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), message))print('[INFO {}][{}] Cost {:.2f} s'.format(strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), message, time.time() - start_time))