线性回归是机器学习中最基本的算法之一，它通过拟合数据点之间的关系来预测连续值。本教程将介绍线性回归的基本概念、实现方法和应用场景。
基本概念
线性回归旨在找到一个线性方程，用来描述输入特征和输出值之间的关系。通常，线性回归模型可以表示为：
$$ y = w_1x_1 + w_2x_2 + ... + w_nx_n + b $$
其中，$y$ 是输出值，$x_1, x_2, ..., x_n$ 是输入特征，$w_1, w_2, ..., w_n$ 是权重，$b$ 是偏置。
实现方法
线性回归可以通过多种方法实现，以下是一些常见的方法：
- 最小二乘法：通过最小化误差平方和来找到最佳的权重和偏置。
- 梯度下降法：通过迭代优化权重和偏置，使得预测值与真实值之间的误差最小。
应用场景
线性回归在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 预测股票价格：通过分析历史数据，预测未来一段时间内的股票价格。
- 房屋价格评估：通过分析房屋的特征，预测其价格。
- 用户行为分析：通过分析用户的行为数据，预测其购买意愿。
扩展阅读
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图片
中心图像：线性回归