线性回归是机器学习中最基础的算法之一，用于建立变量之间的线性关系模型。它通过拟合数据点，找到最佳的直线（或超平面）来预测目标值。以下是核心内容：
1. 基本概念
- 定义：线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系，形式为：
$$ y = \theta_0 + \theta_1 x + \epsilon $$
其中 $\theta$ 为参数，$\epsilon$ 为误差项。 - 目标：最小化预测值与真实值的误差（如均方误差）。
2. 实现步骤
- 数据准备：收集并整理数据集（例如房价与面积的关系）。
- 模型训练：通过梯度下降或正规方程计算参数 $\theta$。
- 预测与评估：使用训练好的模型进行预测，并计算误差指标。
3. 应用场景
- 房价预测（面积 vs 价格）🏠
- 销售趋势分析（广告投入 vs 销售额）📈
- 学生成绩预测（学习时间 vs 分数）📚
4. 扩展学习
如需深入学习线性回归的高级技巧，可访问：
线性回归进阶教程