线性回归是机器学习中一个基础且重要的算法，它主要用于预测连续值。本文将为您介绍线性回归的基本概念、原理以及如何在我们的社区中找到更多相关教程。
基本概念
线性回归试图找到一条直线，使得这条直线尽可能地拟合数据。这条直线通常被称为回归线。
原理
线性回归的基本原理是通过最小化误差平方和来找到最佳拟合线。误差平方和是指实际值与预测值之间差的平方和。
示例
假设我们有一组数据，其中包含两个变量：年龄和工资。我们想通过年龄预测工资。
# 伪代码
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
扩展阅读
在我们的社区中，您可以找到更多关于线性回归的教程和资源。以下是一些推荐的链接：
希望这些资源能够帮助您更好地理解线性回归。
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线性回归模型