线性回归是机器学习中的一种基础算法，用于预测数值型变量。本教程将带你了解线性回归的基本概念、原理和应用。
基本概念
线性回归的目标是通过建立一个线性模型，预测因变量（目标变量）与自变量（特征变量）之间的关系。
- 因变量（Y）：我们想要预测的变量。
- 自变量（X）：影响因变量的变量。
线性模型
线性回归的模型可以表示为：
$$ Y = b_0 + b_1X + \epsilon $$
其中：
- $ b_0 $ 是截距
- $ b_1 $ 是斜率
- $ \epsilon $ 是误差项
模型训练
线性回归模型的训练过程就是找到最佳的 $ b_0 $ 和 $ b_1 $ 值，使得预测值与实际值之间的误差最小。
应用场景
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
- 消费者行为分析
扩展阅读
想了解更多关于线性回归的知识？可以阅读以下教程：