本篇內容和圖片來自這個超棒的影片，簡單易懂，還會唱歌給你聽。感謝 StatQuest with Josh Starmer。
線性回歸 (linear regression) 的目的是要找到一條最吻合所有資料點的線，過程中使用最小平方法 (least squares) 來找這條線。
好，看不懂。
年齡-財富 (原圖再製)
假設這裡是一個富有的國度，我們想知道在什麼年紀 (x) 會擁有幾千萬 (y)。今天我們找了 9 個人訪問他們的年齡和擁有的千萬數，繪製出這張圖。
現在，想找出一條線，推算出公式，讓我們可以從年齡就知道這個人有多少財富。
線 (原圖再製)
但要怎麼知道是黑線、紅線、綠線還是藍線比較好呢？
首先用眼睛看就感覺藍線超爛，先拿他開刀。藍線的 y 值是 3.5，給它一個代號 b，b 就是截距 (intercept)。現在藍線有正式的名字了：y=b。
殘差 (原圖)
每一個點跟 y=b 的最短距離叫做殘差 (residual)，y=b 跟 (x₁, y₁) 這個點的距離為 b-y₁；y=b 跟 (x₂, y₂) 的距離為 b-y₂，以此類推。
然後會發現有些差值是負的，因為 y 值高於 b。這時把所有差值做平方，結果就會全都是正數。
寫成數學式：
- 式1、(b-y₁)² + (b-y₂)² + (b-y₃)² + (b-y₄)² + (b-y₅)² + (b-y₆)² + (b-y₇)² + (b-y₈)² + (b-y₉)² = 24.62
先假設是這個數字，24.62 就是殘差平方和 (sum of squared residuals)。
但是，單看這條線產生的殘差平方和是看不出什麼的，所以要用很多條線產生出很多個殘差平方和，到那時才有本錢看要選哪一條。
現在把線旋轉一點點，發現算出來的殘差平方和 (18.72) 變小了！代表這條線比剛才的水平線還吻合這些資料點。
再旋轉一點點，殘差平方和 (14.05) 又更小，線又更吻合資料點。
旋轉到一定程度後發現殘差平方和 (31.71) 開始變大了。
有鑑於此，可以知道有一條最好的線藏在這堆線當中。為了知道這條線，首先需要引入一般線性方程式 (generic line equation) 的概念：y = ax + b。
a 是斜率 (slope)、b 是截距 (intercept)。剛才的水平線 y = b 因為沒有斜率，所以沒有 ax，但我們已知最好的線不會是水平線，是斜線，所以就會需要 ax。
現在數學式變成這樣：
- 式2、((ax₁ + b)-y₁)²+((ax₂ + b)-y₂)²+((ax₃ + b)-y₃)²+...
看起來很複雜，但其實只是把式1的 y₁、y₂ ... 代換成 ax + b 而已。概念不變，都是計算出每個點與線之間的距離，平方後相加，試圖找出最終值最小的線，這就是最小平方法 (least squares)。
接著就要來找最好的線啦！
殘差平方和 (原圖)
這張圖每個點的 y 值都是一個殘差平方和，x 軸對應的是每一條線。
現在先不理 x 軸看到的線，以導數 (derivative) 來得知哪一條線是最好的。
導數推算斜率 (原圖再製)
這些殘差平方和連起來像一個 U 形，每個點會有一個切線。
水平線的導數為 0，也就是殘差平方和最小的地方。
我們就是要在眾多的點形成的 U 形中算出切線導數為 0 的點，對應到 x 軸的線，至此就找到最好的那條線了。(別擔心，通常沒有人手算，這件事就交給電腦)
以這 9 個點來說，最好的線是：y = 0.77x + 0.66。
年齡-財富 (原圖再製)
回到一開始的設定，現在可以套公式知道這個富裕國度 10 歲的人擁有 8.36 千萬、20 歲的人擁有 16.06 千萬，以此類推。
真希望我也這麼富裕，但目前只能努力往知識富裕邁進。
