线性回归是机器学习中一个基础且重要的算法，本文将为您介绍线性回归的基本概念、原理以及应用。
基本概念
线性回归是一种用于预测连续值的监督学习算法。它假设数据之间存在线性关系，即一个或多个自变量与因变量之间存在线性关系。
线性回归原理
线性回归的目标是找到一组参数，使得这些参数能够最小化预测值与实际值之间的差异。具体来说，线性回归的目标是找到最佳拟合线，使得所有数据点到这条线的距离之和最小。
线性回归应用
线性回归在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 房地产价格预测
- 电商推荐系统
- 金融风险评估
- 医疗诊断
学习资源
如果您想深入了解线性回归，以下是一些推荐的学习资源：
线性回归图表