线性回归是数据科学中最基本的机器学习算法之一。本教程将介绍线性回归的基本概念、原理以及应用。
基本概念
线性回归旨在找到一个线性关系，用来预测或解释数据。它假设数据之间存在线性关系，即一个变量是另一个变量的线性函数。
线性回归原理
线性回归的基本原理是通过最小化预测值与实际值之间的误差来找到一个最佳拟合线。这个最佳拟合线通常被称为回归线。
线性回归应用
线性回归广泛应用于各种领域，如金融、医学、工程等。以下是一些常见的线性回归应用：
- 房价预测
- 销售预测
- 股票价格预测
- 医疗诊断
实践案例
为了更好地理解线性回归，以下是一个简单的线性回归案例：
假设我们有一个包含房屋面积和房价的数据集。我们的目标是使用线性回归来预测房价。
- 房屋面积：100平方米
- 预测房价：？
根据线性回归模型，我们可以得到以下预测公式：
房价 = 房屋面积 * 斜率 + 截距
其中，斜率和截距是线性回归模型通过最小化误差计算得到的。
扩展阅读
想要深入了解线性回归？以下是一些推荐的资源：
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线性回归模型示例：