1、请安装anaconda的python3+，这里面已经自带了需要用到的模块，比如sklearn、scipy等模块。
2、这里要处理的问题是——
给定一组数据X和y
X = [[0,0],[1,1],[2,2]]
y = [0,1,2]
需要拟合一个二元函数f，使得：
f(X[i])=y[i]，其中，i=0,1,2
3、这里介绍一下用线性表达式来表示这个f，需要加载下面的模块：
from sklearn import linear_model
4、创建一个有待定系数的线性函数：
f = linear_model.LinearRegression()
5、准备数据：
X = [[0,0],[1,1],[2,2]]
y = [0,1,2]
6、拟合f，得到f的待定系数：
f.fit(X,y)
print(f.coef_)
7、知道了系数，就可以构造这个函数：
import numpy as np
a = f.coef_
def f(n):
b = np.dot(np.array(n),a)
return b
用这个函数来预测：
print(f([6,6]))
8、f得到的预测结果是64位的浮点数：
print(f([5,5]).dtype)
9、所以，这里需要在函数f的return的数据转一下数据类型：
def f(n):
b = np.dot(np.array(n),a)
return round(b).astype(np.int8)
四舍五入取整，再转化为int8类型的数据。
