编程题(一元线性回归预测体重)

本编程实战题聚焦一元线性回归核心应用，以身高与体重关联关系为真实业务场景，手把手带你从零实现一元线性回归模型搭建、数据拟合、参数求解与结果预测。题目涵盖样本数据导入、散点可视化、最小二乘法求解斜率与截距、模型拟合绘图、新样本体重预测全流程，配套可直接运行 Python 代码与 Matplotlib 可视化绘图要求。既能巩固一元线性回归数学原理、最小二乘法公式推导，又能强化编程实操、数据可视化与模型落地能力，适合机器学习入门练习、课程作业、笔试编程刷题及算法基础实训使用。