线性回归是一种用于预测连续值的统计方法。本文将介绍线性回归的基本概念、原理以及应用。
基本概念
线性回归旨在找到一条直线，使得这条直线能够尽可能好地拟合数据点。这条直线被称为回归线，其方程可以表示为：
y = mx + b
其中，y 是因变量，x 是自变量，m 是斜率，b 是截距。
原理
线性回归的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。
应用
线性回归在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 预测房价
- 预测股票价格
- 预测销量
- 分析市场趋势
相关资源
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线性回归图解