线性回归是一种统计学习方法，用于预测或估计连续值。它是机器学习中最基本的算法之一，也是理解更复杂模型的基础。
基本概念
线性回归的目标是找到一个线性函数 ( f(x) = w_0 + w_1x )，使得 ( f(x) ) 与实际值 ( y ) 之间的误差最小。其中，( w_0 ) 是截距，( w_1 ) 是斜率，( x ) 是自变量，( y ) 是因变量。
线性回归的应用
线性回归广泛应用于各种领域，例如：
- 房价预测：根据房屋的面积、位置等特征预测房价。
- 股票价格预测：根据历史数据预测股票价格走势。
- 医学诊断：根据病人的症状和检查结果预测疾病类型。
线性回归的局限性
线性回归存在一些局限性，例如：
- 线性假设：线性回归假设数据之间存在线性关系，这在实际情况中可能不成立。
- 过拟合：如果模型过于复杂，可能会导致过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。
学习资源
想要深入了解线性回归，可以参考以下资源：
线性回归示意图