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)
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:
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
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 😊