线性回归是一种简单而强大的机器学习算法，常用于预测数值型数据。下面我们将通过一个简单的例子来了解线性回归的基本概念和应用。

简单示例

假设我们有一组数据，其中包含房屋的面积（平方米）和对应的售价（万元）。我们的目标是使用这些数据来建立一个线性回归模型，预测未知房屋的售价。

  • 房屋面积（平方米）：100, 150, 200, 250, 300
  • 售价（万元）：80, 100, 120, 140, 160

计算步骤

  1. 收集数据：将上述数据整理成表格。
  2. 选择模型：选择线性回归模型。
  3. 训练模型：使用历史数据来训练模型。
  4. 预测：使用训练好的模型来预测新的数据。

结果展示

通过训练，我们得到了以下线性回归模型：

售价 = 0.6 * 面积 + 20

这意味着每增加一平方米，售价将增加0.6万元。

扩展阅读

想要了解更多关于线性回归的知识，可以阅读本站的《线性回归详解》。

图片展示

线性回归示例图

注意：以上内容仅为示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和参数调整。