机器学习示例：线性回归 📈

线性回归是监督学习中最基础的算法之一，用于建立变量之间的线性关系模型。它广泛应用于预测分析、趋势判断等场景，例如房价预测、销售趋势分析等。

核心概念

• 目标：通过训练数据找到最佳拟合直线（或超平面）
• 公式：y = wx + b（单变量）或 y = Xw + b（多变量）
• 损失函数：均方误差（MSE）
  MSE = (1/n)Σ(y_i - ŷ_i)²
• 优化方法：最小二乘法或梯度下降

实现步骤

1. 数据准备
   收集特征数据（如房屋面积）和目标变量（如房价）
2. 模型初始化
   设置权重参数 w 和偏置项 b 为随机值
3. 训练过程
   通过迭代最小化损失函数，调整参数
4. 预测应用
   使用训练好的模型进行新数据预测

扩展学习

想要深入了解线性回归的实现细节？可以参考我们的线性回归实战教程。
对于更复杂的模型，建议学习机器学习入门指南了解基础概念。