本文python代码实现的是最小二乘法线性拟合，并且包含自己造的轮子与别人造的轮子的结果比较。
问题：对直线附近的带有噪声的数据进行线性拟合，最终求出w,b的估计值。
最小二乘法基本思想是使得样本方差最小。
代码中self_func()函数为自定义拟合函数，skl_func()为调用scikit-learn中线性模块的函数。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
n = 101
x = np.linspace(0,10,n)
