线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，常用于预测连续值问题。以下是关键知识点整理：
核心概念
- 定义：通过拟合数据点与目标变量之间的线性关系进行预测
- 公式：
$$ y = wx + b + \epsilon $$
其中 $w$ 为权重，$b$ 为偏置项，$\epsilon$ 表示误差 - 目标：最小化预测值与实际值的误差平方和（最小二乘法）
实现步骤
- 数据准备
- 收集特征数据（如房价、收入等）
- 确保数据格式为数值型
- 模型训练
- 计算权重 $w$ 和偏置 $b$
- 使用梯度下降法优化参数
- 预测与评估
- 输入新数据进行预测
- 通过均方误差（MSE）评估模型性能
扩展学习
应用场景
- 房价预测 🏠
- 销售趋势分析 📊
- 生物医学数据建模 🧬
📌 提示：若需深入理解线性回归的数学推导，可参考线性代数基础教程