线性回归是机器学习中最基础的算法之一，常用于预测连续值问题。以下是核心概念与实现步骤：

📌 1. 基本原理

线性回归假设特征与目标值之间存在线性关系，通过拟合最佳直线（或超平面）来预测。

线性回归原理

数学公式：
y = wx + b

  • w：权重系数
  • b：偏置项
  • x：输入特征
  • y：预测输出

🧠 2. 实现步骤

  1. 数据收集：获取带标签的训练数据
  2. 特征选择：确定影响目标值的关键变量
  3. 模型训练：通过最小化损失函数（如MSE）计算参数
  4. 预测与评估：使用测试集验证模型效果

📚 扩展学习

若需深入理解线性回归的进阶内容，可参考：
/Community/Technology_Tutorials/Machine_Learning/Linear_Regression/Advanced

📌 3. 示例代码（Python）

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 4, 5]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, color='blue')  
plt.xlabel('特征X')  
plt.ylabel('目标Y')  
plt.title('线性回归可视化')  
plt.show()
线性回归公式