线性回归是机器学习中的一种基础算法，用于预测一个或多个连续变量的值。本文将为您介绍线性回归的基本概念、原理和应用。
基本概念
线性回归模型试图找到因变量（通常表示为 (y)）和自变量（通常表示为 (x_1, x_2, ..., x_n)）之间的线性关系，即：
[ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + ... + \beta_n x_n + \epsilon ]
其中，(\beta_0) 是截距，(\beta_1, \beta_2, ..., \beta_n) 是斜率，(\epsilon) 是误差项。
原理
线性回归的核心是找到最佳的参数 (\beta_0, \beta_1, ..., \beta_n)，使得模型预测值与实际值之间的误差最小。通常使用最小二乘法来估计这些参数。
应用
线性回归广泛应用于各个领域，例如：
- 预测房价
- 预测股票价格
- 预测销量
- 信用评分
实践指南
想要学习线性回归的实践方法，可以参考本站提供的 Python 机器学习教程。
图片展示
线性回归模型示意图。
总结
线性回归是一种简单而有效的机器学习算法，适用于预测连续变量。希望本文能帮助您更好地理解线性回归。