本教程通过具体示例介绍了如何使用C#编程语言实现线性回归算法，旨在帮助开发者掌握机器学习中的基本预测模型。
最近刚开始接触机器学习，在这里使用C#模拟一元线性回归。先展示图的效果，因为源码中有的一些控件是自己封装的，所以不上传可运行的程序集了。以下是核心代码供参考：
```csharp
private void ryButtonX1_Click(object sender, EventArgs e)
{
string[] xnum = richTextBox1.Text.Trim().Split(,); //x值
string[] ynum = richTextBox2.Text.Trim().Split(,); //y值
if (xnum.Length != ynum.Length)
{
MessageBox.Show(输入的X和Y数据长度不一致，请检查后重新输入。);
return;
}
double sum_x = 0, sum_y = 0, sum_xy = 0, sum_xx = 0;
for (int i = 0; i < xnum.Length; i++)
{
int xi = Convert.ToInt32(xnum[i]);
int yi = Convert.ToInt32(ynum[i]);
sum_x += xi;
sum_y += yi;
sum_xy += xi * yi;
sum_xx += xi * xi;
}
double n = xnum.Length;
// 计算一元线性回归的斜率和截距
double a = (sum_xy - (sum_x * sum_y) / n) / (sum_xx - (sum_x * sum_x) / n);
double b = (sum_y - a * sum_x) / n;
// 输出结果，这里只做示例展示，具体输出方式根据需求调整
}
```
以上代码实现了读取`richTextBox1`和`richTextBox2`中的数据，并且进行一元线性回归的计算。注意需要保证输入的数据长度一致才能正确执行算法。
5星
