线性回归教程：从基础到实践 📈
线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，广泛应用于预测与建模。以下是核心内容梳理：
1. 基本概念
- 定义：通过拟合数据点之间的线性关系，预测连续值输出
- 公式：
$$ y = \theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2 + \dots + \theta_n x_n $$
2. 实现步骤
- 数据收集与预处理 📁
- 清洗缺失值
- 特征标准化
- 模型训练 ⚙️
- 使用最小二乘法或梯度下降
- 示例代码：
from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression().fit(X, y)
- 模型评估 📊
- 计算R²值、均方误差
- 可视化预测结果
3. 应用场景
- 房价预测 🏠
- 销售趋势分析 📈
- 生物医学数据建模 🧬
4. 拓展学习
- 深入理解正则化技术：岭回归与Lasso回归教程
- 探索非线性回归方法：多项式回归实践指南
📌 提示：实际应用中建议结合交叉验证优化模型性能，点击此处了解更详细方法。