线性回归是机器学习中一个基础且重要的模型，它用于预测连续值。以下是线性回归的一些基础概念和步骤。

线性回归简介

线性回归模型假设因变量 (Y) 和自变量 (X) 之间存在线性关系：

[ Y = \beta_0 + \beta_1X + \epsilon ]

其中，(\beta_0) 是截距，(\beta_1) 是斜率，(\epsilon) 是误差项。

线性回归步骤

  1. 数据收集：收集相关数据。
  2. 数据预处理：对数据进行清洗、归一化等处理。
  3. 模型训练：使用最小二乘法或其他优化算法训练模型。
  4. 模型评估：评估模型的性能，如计算均方误差（MSE）。
  5. 模型应用：使用训练好的模型进行预测。

实例学习

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线性回归示意图