要领一：scikit-learn库中挪用linear_model
由于机械进修库scikit-learn的普遍盛行，经常使用的要领是从该库中挪用linear_model来拟合数据。
虽然这能够供应机械进修的其他流水线特性（比方：数据归一化，模子系数正则化，将线性模子通报到另一个下流模子）的其他长处，然则当一个数据剖析师须要疾速而轻便地肯定回归系数（和一些基础相干统计量）时，这一般不是最疾速轻便的要领。
要领二：Scipy.polyfit( ) or numpy.polyfit( )
这是一个最基础的最小二乘多项式拟合函数（least squares polynomial fit function），接收数据集和任何维度的多项式函数（由用户指定），并返回一组使平方偏差最小的系数。
关于简朴的线性回归来讲，能够挑选1维函数。然则假如你想拟合更高维的模子，则能够从线性特性数据中构建多项式特性并拟合模子。
要领三：Stats.linregress( )
这是一个高度专业化的线性回归函数，能够在SciPy的统计模块中找到。但是由于它仅被用来优化盘算两组丈量数据的最小二乘回归，所以其灵活性相称受限。因而，不能使用它举行广义线性模子和多元回归拟合。
然则，由于其特殊性，它是简朴线性回归中最疾速的要领之一。除了拟合的系数和截距项以外，它还返回基础统计量，如R2系数和标准差。
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