线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，广泛应用于预测分析和建模。它通过拟合数据点与目标变量之间的线性关系，帮助我们理解变量间的依赖性。
核心概念 🧠
- 简单线性回归：一个自变量与一个因变量的线性关系
公式：y = wx + b
应用示例：房价预测、销售趋势分析 - 多元线性回归：多个自变量与一个因变量的线性关系
公式：y = w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ + b - 损失函数：使用**均方误差（MSE）**衡量预测值与真实值的差异
公式：MSE = 1/n Σ(y_i - ŷ_i)²
学习路径 🚀
- 先掌握基础数学知识
- 学习梯度下降法优化模型
- 实践Python代码示例