线性回归教程

线性回归是机器学习中的一种基础算法，它用于预测连续值。以下是线性回归的基本概念和使用方法。

线性回归简介

线性回归是一种用于预测连续值的监督学习算法。它通过拟合一条直线来预测目标变量。

线性回归模型

线性回归模型可以表示为：

$$ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n + \epsilon $$

其中，$y$ 是预测值，$x_1, x_2, ..., x_n$ 是自变量，$\beta_0, \beta_1, ..., \beta_n$ 是模型参数，$\epsilon$ 是误差项。

模型训练

线性回归模型通常使用最小二乘法进行训练。最小二乘法的目标是找到使得所有数据点到拟合直线的垂直距离之和最小的参数。

模型评估

线性回归模型的性能可以通过多种指标进行评估，例如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。

实践案例

更多关于线性回归的实践案例，请访问本站提供的线性回归实践教程。

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线性回归模型：