线性回归是机器学习中最基本的算法之一，它用于预测数值型输出。本教程将为您介绍线性回归的基本概念、原理和实现方法。

基本概念

线性回归的目标是通过找到一个线性模型来描述输入变量和输出变量之间的关系。线性模型通常表示为：

$$ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + ... + \beta_n x_n $$

其中，$y$ 是预测值，$x_1, x_2, ..., x_n$ 是输入特征，$\beta_0, \beta_1, ..., \beta_n$ 是模型的参数。

实现方法

线性回归的实现方法主要有最小二乘法和梯度下降法。

最小二乘法

最小二乘法是一种参数估计方法，通过最小化预测值和实际值之间的误差平方和来估计模型参数。

梯度下降法

梯度下降法是一种优化算法，通过迭代更新模型参数，使得损失函数的值逐渐减小。

示例

以下是一个简单的线性回归示例，用于预测房价。

# 示例代码，请访问[线性回归示例代码](/Technology_Tutorials/Machine_Learning/Tutorials/Linear_Regression_Example)获取更多信息

扩展阅读

如果您想深入了解线性回归，可以阅读以下资源：

线性回归示意图