线性回归教程 📊

线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，常用于预测数值型目标变量。以下是核心知识点梳理：

✅ 基本概念

• 定义：通过拟合数据点与目标变量之间的线性关系进行预测
• 公式：y = wx + b（w为权重，b为偏置项）
• 核心目标：最小化预测值与真实值的误差平方和（最小二乘法）

📌 实现步骤

1. 数据准备

   确保数据满足线性关系且无明显异常值

2. 参数估计
   使用梯度下降或正规方程计算最优参数
   👉 深入理解梯度下降算法

3. 模型评估
   通过R²、MAE、RMSE等指标衡量拟合效果
   ⚠️ 注意过拟合问题（训练误差低但测试误差高）

🧠 应用场景

• 房价预测（面积与价格）
• 销售趋势分析（时间序列）
• 生物实验数据拟合（变量间关系）

📚 扩展学习

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（图示：不同数据集下的线性拟合效果）