# 線性模型 > 原文：[https://www.bookbookmark.ds100.org/ch/13/linear_models.html](https://www.bookbookmark.ds100.org/ch/13/linear_models.html) ``` # HIDDEN # Clear previously defined variables %reset -f # Set directory for data loading to work properly import os os.chdir(os.path.expanduser('~/notebooks/13')) ``` 既然我們有了將模型擬合到成本函數的一般方法，那么我們就將注意力轉向模型的改進。為了簡單起見，我們以前把自己局限于一個常量模型：我們的模型只預測一個數字。 然而，給我們的服務生這樣一個模特，他很難滿足。他可能會指出，他收集了更多關于他的桌子的信息，而不僅僅是小費百分比。為什么我們不使用他的其他數據，例如表的大小或總帳單，以使我們的模型更有用？ 在本章中，我們將介紹線性模型，它將允許我們利用整個數據集進行預測。線性模型不僅在實踐中得到廣泛應用，而且具有豐富的理論基礎，使我們能夠理解未來的建模工具。我們引入了一個簡單的線性回歸模型，它使用一個解釋變量，解釋了如何使用梯度下降來擬合模型，最后將模型擴展為包含多個解釋變量。