📊 线性回归教程（机器学习基础）

线性回归是监督学习中最基础的模型之一，常用于预测连续值问题。以下是关键知识点：

1. 核心概念

• 定义：通过拟合数据点的线性关系，预测目标变量
• 公式：$$ y = wx + b $$（其中 $w$ 为权重，$b$ 为偏置）
• 目标：最小化预测值与真实值的误差平方和

2. 应用场景

• 房价预测（面积 vs 价格）🏠
• 销售趋势分析📈
• 生物实验数据拟合🧬

3. 实现步骤

1. 数据预处理🧼
2. 模型训练🧪
3. 模型评估🧪
4. 预测与优化🔮

4. 扩展阅读

• 点击了解线性回归实践案例
• 深入理解梯度下降算法

5. 注意事项

• 避免过拟合⚠️
• 检查数据线性关系🔍
• 处理多重共线性🧩

如需交互式演示，可访问 线性回归可视化工具 进行实验。