线性回归是一种简单的机器学习算法，它用于预测一个或多个连续变量的值。在本文中，我们将探讨线性回归的基本概念、应用场景以及如何使用 Python 进行实现。
基本概念
线性回归的目标是找到一条最佳拟合线，使得所有数据点到这条线的距离之和最小。这条线通常被称为回归线或预测线。
应用场景
- 房价预测：预测某个地区的房价。
- 股票价格预测：预测股票的未来价格。
- 销量预测：预测某个产品的销量。
Python 实现
Python 中有多种库可以实现线性回归，其中最常用的是 scikit-learn 库。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
更多关于 scikit-learn 的信息，可以访问scikit-learn 官方文档
图像识别
线性回归在图像识别领域也有应用，例如，可以用于图像分割或边缘检测。
图像示例：
总结
线性回归是一种强大的机器学习工具，适用于各种预测任务。通过学习本文，您应该对线性回归有了基本的了解。