2019年3月22日星期四上午，课题组内成员在学院436开展了本学期第一次小组联盟专题学习。本次小组联盟主要由高天爽对于如何利用python实现线性回归算法进行分享。

       高天爽主要从基础配置、线性回归简介、python相关包使用、具体代码和应用这几个方面来给大家讲解了python中线性回归的实现过程。在基础配置中，主要涉及到python及其编译环境的安装和配置、python常用基础模块的导入等内容，高天爽给出了相关教学网站的示例。接着，高天爽对线性回归的函数模型、基本假设、求解方法和检验方法进行了介绍。下一步，高天爽python中常用包的不同功能，例如用于数据分析操作的pandas、numpy包，用于数据可视化的matplotlib、seaborn包，和用于数据集训练与模型导入的sklearn包等，并且讲解了调用包的几种语法。然后高天爽给出了实现数据导入、数据处理、模型训练、检验及预测、变量筛选的具体代码，同时给出了相应的数据，让大家能够在她讲解的同时动手操作。最后高天爽给出了几篇关于线性回归不同应用的论文，供大家参考学习。

       在小组联盟的过程中，同学们进行了积极探讨，针对高天爽讲解的内容也提出了一些问题和建议，在高天爽的解答和讨论中，大家都学习和巩固了线性回归的相关知识，并且通过实际动手操作，加深了对每一个环节的理解，也更加熟悉了python这门语言，为后续的科学研究提供有力支撑。