Моя собственная линейная регрессия

Question

У меня есть некоторые данные:

x_data = 0.603 + np.array(range(1,5))
y_data = np.array([22.8,78.6,129.7,181.3,])3

Теперь я хочу создать свою собственную функцию для линейной регрессии:

import numpy as np
import sympy as sp

def linear_fit(xi,yi):
    a = sp.Symbol("a")
    b = sp.Symbol("b")
    data = np.transpose(np.array([xi,yi]))
    res_sum = sum(np.array([(a * i + b - j)**2 for i, j in data]))

Я не уверен, как вывести эту сумму, а затем какрешить уравнения для «а» и «б».И мне интересно, есть ли лучший способ определить линейную регрессию вместо использования sympy.