diff --git a/ch07-Linear_regrs/Build_model.py b/ch07-Linear_regrs/Build_model.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8cea50a30dce80a01a1d098efa75d684906d67c3
--- /dev/null
+++ b/ch07-Linear_regrs/Build_model.py
@@ -0,0 +1,66 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Sat Jul 14 15:06:05 2018
+
+@author: Administrator
+"""
+
+#训练算法：建立模型
+#交叉验证测试岭回归
+#@xArr:从网站中获得的玩具套装样本数据
+#@yArr：样本对应的出售价格
+#@numVal:交叉验证次数
+def crossValidation(xArr,yArr,numVal=10):
+    #m,n=shape(xArr)
+    #xArr1=mat(ones((m,n+1)))
+    #xArr1[:,1:n+1]=mat(xArr)
+    #获取样本数
+    m=len(yArr)
+    indexList=range(m)
+    #将每个回归系数对应的误差存入矩阵
+    errorMat=zeros((numVal,30))
+    #进行10折交叉验证
+    for i in range(numVal):
+        trainX=[];trainY=[]
+        testX=[];testY=[]
+        #混洗索引列表
+        random.shuffle(indexList)
+        #遍历每个样本
+        for j in range(m):
+            #数据集90%作为训练集
+            if j<m*0.9:
+                trainX.append(xArr1[indexList[j]])
+                trainY.append(yArr[indexList[j]])
+            #剩余10%作为测试集
+            else:
+                testX.append(xArr1[indexList[j]])
+                testY.append(yArr[indexList[j]])
+        #利用训练集计算岭回归系数
+        wMat=ridgeRegres(trainX,trainY)
+        #对于每一个验证模型的30组回归系数
+        for k in range(30):
+            #转为矩阵形式
+            matTestX=mat(testX);matTrainX=mat(trainX)
+            #求训练集特征的均值
+            meanTrain=mean(matTrainX,0)
+            #计算训练集特征的方差
+            varTrain=val(matTrainX,0)
+            #岭回归需要对数据特征进行标准化处理
+            #测试集用与训练集相同的参数进行标准化
+            matTestX=(matTestX-meanTrain)/varTrain
+            #对每组回归系数计算测试集的预测值
+            yEst=matTestX*mat(wMat[k,:]).T+mean(trainY)
+            #将原始值和预测值的误差保存
+            errorMat[i,k]=rssError(yEst.T.A,array(testY))
+    #对误差矩阵中每个lamda对应的10次交叉验证的误差结果求均值
+    meanErrors=mean(errorMat,0)
+    #找到最小的均值误差
+    minMean=float(min(meanErrors))
+    #将均值误差最小的lamda对应的回归系数作为最佳回归系数
+    bestWeigths=wMat[nonzero(meanErrors==minMean)]
+    xMat=mat(xArr);yMat=mat(yArr).T
+    meanX=mean(xMat,0);valX=val(xMat,0)
+    #数据标准化还原操作
+    unReg=bestWeigths/valX
+    print('the best model from Ridge Regression is :\n',unReg)
+    print('with constant term :',-1*sum(multiply(meanX,unReg))+mean(yMat))
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