线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一。本教程将带您从零开始，了解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个线性关系来描述两个变量之间的依赖性。通常情况下，我们用一个直线方程来表示这个关系，即：
$$y = ax + b$$
其中，$y$ 是因变量，$x$ 是自变量，$a$ 和 $b$ 是模型的参数。
应用场景
线性回归在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 数据分析：用于分析数据中的趋势和模式。
- 预测：用于预测未来的趋势或行为。
- 推荐系统：用于推荐商品或服务。
教程内容
以下是本教程的主要内容：
- 线性回归的基本原理
- 线性回归的模型构建
- 线性回归的参数优化
- 线性回归的应用实例
扩展阅读
如果您想深入了解线性回归，可以参考以下教程：
图片展示
线性回归模型可以用以下图片来表示：