线性回归入门教程

线性回归是机器学习中一种非常基础的算法，它主要用于预测数值型变量。本教程将为您介绍线性回归的基本概念、原理以及应用。

基本原理

线性回归的目标是找到一组参数（通常是权重和偏置），使得这些参数与输入特征之间的关系尽可能线性。

线性回归模型可以表示为：y = wx + b

其中，y 是预测值，x 是输入特征，w 是权重，b 是偏置。

应用场景

线性回归可以应用于各种场景，例如：

预测房价
预测股票价格
预测用户评分

实例分析

以下是一个简单的线性回归实例，用于预测房价。

### 数据集

| 房屋面积（平方米） | 房屋价格（万元） |
| :-----------------: | :--------------: |
|        80           |        100       |
|        90           |        120       |
|        100          |        150       |

模型训练

使用上述数据集训练线性回归模型，可以得到以下参数：

权重 w = 1.25
偏置 b = 10

预测

假设我们要预测一个面积为 95 平方米的房屋价格，根据模型计算：

预测价格 = 1.25 * 95 + 10 = 139.375（万元）

扩展阅读

如果您想了解更多关于线性回归的知识，可以阅读以下文章：