线性回归是机器学习中最基本的算法之一，它用于预测一个连续值。本教程将详细介绍线性回归的基本原理、实现方法以及在AI领域的应用。
线性回归原理
线性回归的目标是找到最佳拟合线，使所有数据点到这条线的距离之和最小。以下是一个简单的线性回归公式：
$$ y = mx + b $$
其中，$ y $ 是预测值，$ x $ 是输入特征，$ m $ 是斜率，$ b $ 是截距。
实现方法
线性回归可以通过多种方法实现，以下是一些常用的方法：
- 最小二乘法：通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来找到最佳拟合线。
- 梯度下降法：通过不断调整参数，使损失函数的值逐渐减小，从而找到最佳拟合线。
应用实例
线性回归在AI领域有着广泛的应用，以下是一些例子：
- 房价预测：根据房屋的面积、位置等特征预测房价。
- 股票价格预测：根据历史股价、成交量等特征预测未来股价。
线性回归示例图
扩展阅读
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