线性回归教程

线性回归是机器学习中一个基础且重要的算法，它用于预测一个连续值。以下是一个简单的线性回归教程，帮助您理解这个算法的基本原理和应用。

基本概念

线性回归的目标是找到一条直线，使得这条直线尽可能好地拟合数据点。通常，这条直线被称为回归线。

线性回归公式

线性回归的公式如下：

y = mx + b

其中，y 是预测值，x 是自变量，m 是斜率，b 是截距。

实践案例

以下是一个使用 Python 进行线性回归的简单案例：

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一些数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测新的数据点
new_data = np.array([6]).reshape(-1, 1)
prediction = model.predict(new_data)

print("预测值：", prediction)

扩展阅读

如果您想了解更多关于线性回归的信息，可以阅读以下教程：

线性回归详解