线性回归是机器学习中最基础的算法之一,常用于预测连续值问题。以下是核心内容概览:

1. 基本概念

  • 定义:通过拟合数据点的直线(或平面)来建立变量间的关系
  • 目标:最小化预测值与实际值的误差平方和(如图)
线性回归_误差平方和

2. 核心公式

$$ y = wx + b + \epsilon $$

  • $w$:权重系数
  • $b$:偏置项
  • $\epsilon$:误差项

    公式可视化:

线性回归_数学公式

3. 应用场景

  • 房价预测(如图)
  • 销售趋势分析
  • 科学实验数据拟合
线性回归_应用案例

4. 代码示例(Python)

import sklearn  
# 示例代码...  

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5. 扩展学习

📌 提示:线性回归假设特征与目标呈线性关系,若数据存在非线性模式,可考虑多项式回归或更复杂的模型 😊