题目要求简单线性回归，也就是给一组二维坐标，比如[0,1],[2,2],[5,4]...等等，然后求出对应在直角坐标系里的回归的直线的斜率和截距即可。 上网查了查，资料说有啥最小二乘法，牛顿法，梯度下降法等等，说实话公式一个也没看懂。初中数学给的那个线性回归公式倒是看懂了，算起来也挺简单的。从计算效率角度讲，具体算的时候用哪种方法比较快？ 线性, 回归, 公式, 算法
这么简单的线性回归问题，当然是最小二乘法罗。以前做实验的时候数据少都是手工或者用计算器算的。用电脑算实在是完全不在话下，现在流行机器学习人工智能什么的，海量的线性回归都没有问题，更不要说这么简单的。那些高斯牛顿法梯度下降法什么的是用来求函数最小值问题的，当然就不限于线性问题了，用来处理非线性最小二乘问题比较合适。这么简单的问题就先不要考虑那种方法比较快了
