Using Linear Regression to predict wine quality (implementation by handwritten mathematical formula and call package)
Dataset：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality
简介：数据集包括两份数据，分别是来自葡萄牙北部的红、白青葡萄酒的样本。目的是根据物理特性对葡萄酒的质量进行建模。此样本数据，仅包含物理化学特性以及人工评估质量信息，不包含葡萄的类型、酒的品牌、售价等信息。
注意点：
- 类别不均衡，普通质量的葡萄酒的数量远远多于极好和极差的葡萄酒的数量。
- 所给的11个特征不完全是无关的。
备注：
输入特征（物理化学等客观特征）：
1 - fixed acidity（非挥发性酸）
2 - volatile acidity（挥发性酸度）
3 - citric acid（柠檬酸）
4 - residual sugar（残糖）
5 - chlorides（氯化物）
6 - free sulfur dioxide（游离二氧化硫）
7 - total sulfur dioxide（总二氧化硫量）
8 - density（稠密）
9 - pH
10 - sulphates（硫酸盐）
11 - alcohol（酒精）
输出变量（人工评估数据）：
12 - quality (分数在0~10之间)