线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一。本教程将为您介绍线性回归的基本概念、原理以及如何应用。
基本概念
线性回归旨在找到一条直线，使得这条直线能够尽可能地拟合数据点。简单来说，就是通过这条直线来预测未知数据。
原理
线性回归的原理基于最小二乘法。最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。
应用
线性回归广泛应用于各个领域，例如：
- 数据分析：用于分析数据之间的关系，预测趋势等。
- 金融：用于股票价格预测、风险评估等。
- 医疗：用于疾病预测、患者诊断等。
示例
假设我们要预测房价，可以通过线性回归来建立模型。
- X轴：房屋面积
- Y轴：房价
通过收集大量房屋面积和房价的数据，我们可以使用线性回归来找到最佳拟合直线。
扩展阅读
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