线性回归是机器学习中的一种基础算法，用于预测连续值。本教程将介绍线性回归的基本概念、原理和应用。
基本概念
线性回归旨在找到一组参数（权重和偏置），使得这些参数与输入数据（特征）之间的关系尽可能线性。
线性回归原理
线性回归的数学模型可以表示为：
[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_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 ) 是参数。
实践应用
线性回归在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 房价预测
- 股票价格预测
- 用户行为分析
学习资源
想要了解更多关于线性回归的知识，可以参考以下资源：
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线性回归的直观理解：
希望这个教程能帮助您更好地理解线性回归。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。