线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，常用于预测连续值问题。以下是核心内容梳理：
1. 基本概念
线性回归通过拟合数据点分布（数据点分布）来建立变量间的关系模型。
其核心假设：因变量与自变量呈线性关系，误差项服从正态分布。
2. 数学公式
简单线性回归模型：
$$ y = \beta_0 + \beta_1x + \epsilon $$
- $y$：预测目标
- $x$：输入特征
- $\beta_0$：截距项
- $\beta_1$：斜率系数
- $\epsilon$：误差项
3. 实现步骤
- 数据准备：收集特征数据（如房价与面积）
- 模型训练：通过最小二乘法计算参数
- 评估优化：使用R²、MSE等指标评估模型性能
- 预测应用：输入新数据得到预测结果
4. 应用场景
- 房价预测（房价预测）
- 销售趋势分析（销售趋势分析）
- 科学实验数据建模（科学实验数据建模）
5. 扩展学习
如需深入了解机器学习基础，可参考：
机器学习入门指南