线性回归是数据科学中的一种基础且重要的统计方法，它用于预测一个变量（因变量）与一个或多个变量（自变量）之间的关系。以下是一些线性回归实践教程，帮助你更好地理解和应用线性回归。
教程列表
线性回归基本概念
- 线性回归的定义
- 线性回归的类型
- 线性回归的假设
Python 中进行线性回归
- 使用 scikit-learn 库
- 线性回归模型构建
- 模型评估指标
线性回归案例分析
- 房价预测
- 汽车销量预测
- 顾客满意度分析
线性回归的局限性
- 多重共线性
- 异常值的影响
- 模型过拟合和欠拟合
线性回归的扩展
- LASSO 回归
- Ridge 回归
- Elastic Net 回归
相关资源
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图片展示
线性回归模型通常以图表的形式展示，以下是一个简单的线性回归图表：