线性回归是一种广泛使用的机器学习算法，主要用于预测和分析数据。以下是线性回归理论的基本内容：
1. 线性回归的原理
线性回归的目标是通过找到一个线性函数，来近似真实数据之间的关系。这个线性函数通常表示为：
[ y = ax + b ]
其中，( y ) 是因变量，( x ) 是自变量，( a ) 和 ( b ) 是模型的参数。
2. 线性回归的类型
- 简单线性回归：只有一个自变量和一个因变量。
- 多元线性回归：有多个自变量和一个因变量。
3. 线性回归的模型评估
- 均方误差（MSE）：衡量模型预测值与真实值之间的差异。
- 决定系数（R²）：衡量模型对数据的拟合程度。
4. 线性回归的应用
线性回归在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 金融领域：股票价格预测、风险评估等。
- 医学领域：疾病预测、药物剂量调整等。
- 社会科学领域：人口预测、经济预测等。
线性回归示意图
5. 扩展阅读
想要深入了解线性回归？可以阅读以下文章：
希望这篇教程能帮助您更好地理解线性回归理论！📚