线性回归算法
若要真正理解线性回归，了解算法的工作原理非常有帮助。lm() 的源码有数百行，因为它需要适用于任意公式和任意数据集。不过，对于单个数据集的简单线性回归，您只需几行代码就能实现一个线性回归算法。
工作流程如下：
- 编写脚本计算平方和。
- 将其封装成函数。
- 使用 R 的通用优化函数，找到使该值最小的系数。
解释变量（taiwan_real_estate 的 n_convenience 列）已作为 x_actual 提供。
响应变量（taiwan_real_estate 的 price_twd_msq 列）已作为 y_actual 提供。
本练习是课程的一部分
R 中级回归
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Set the intercept to 10
intercept <- ___
# Set the slope to 1
slope <- ___
# Calculate the predicted y values
y_pred <- ___
# Calculate the differences between actual and predicted
y_diff <- ___
# Calculate the sum of squares
___