线性回归教程：从基础到实战 📊
线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，广泛应用于预测和建模场景。以下内容将带你逐步掌握其核心概念与实现方法：
🧠 什么是线性回归？
线性回归通过拟合数据点与目标变量之间的线性关系，建立数学模型。其核心思想是找到一条最佳拟合直线（或超平面），使得预测值与实际值的误差最小。
核心公式：
$$ y = wx + b + \epsilon $$
其中，$w$ 为权重，$b$ 为偏置，$\epsilon$ 表示误差项。
🛠️ 实现步骤简述
- 数据收集：获取带有特征 $x$ 和目标 $y$ 的数据集（📊）
- 数据预处理：清洗数据，处理缺失值或异常值（🔧）
- 模型训练：通过最小二乘法等算法计算最优参数（💻）
- 模型评估：使用均方误差（MSE）等指标评估性能（📈）
- 预测应用：将模型部署到新数据中进行预测（🚀）
📈 示例场景
- 房价预测：基于房屋面积（$x$）预测价格（$y$）
- 销售分析：根据广告投入预测销售额（📊）
- 趋势建模：分析时间序列数据的线性变化（⏳）