线性回归是机器学习中的一种基础算法，它通过拟合数据点之间的关系来预测连续值。以下是一些线性回归的案例，可以帮助你更好地理解这一算法。
案例一：房价预测
在这个案例中，我们使用线性回归来预测房价。我们使用的数据集包含了房屋的面积、房间数和价格等信息。
- 数据集: 房价数据集
案例二：股票价格预测
股票价格的预测是一个常见的应用场景。在这个案例中，我们使用线性回归来预测股票价格。
- 数据集: 股票价格数据集
案例三：用户评分预测
用户评分预测是推荐系统中的一个重要组成部分。在这个案例中，我们使用线性回归来预测用户对电影的评分。
- 数据集: 用户评分数据集
总结
线性回归是一个强大的工具，可以应用于各种场景。通过以上案例，你可以更好地理解线性回归的原理和应用。
线性回归图表