线性回归基础知识
线性回归是机器学习中的一种基础算法，用于预测连续值。以下是一些线性回归的基本概念：
线性回归模型
线性回归模型可以用以下公式表示：
$$ y = mx + b $$
其中：
- $y$ 是预测值
- $x$ 是特征值
- $m$ 是斜率
- $b$ 是截距
训练过程
线性回归的训练过程通常包括以下步骤：
- 收集数据：收集相关的特征值和目标值数据。
- 选择模型：选择合适的线性回归模型。
- 训练模型：使用训练数据集训练模型，找到最优的斜率和截距。
- 评估模型：使用测试数据集评估模型的准确性。
应用场景
线性回归在许多场景下都有应用，例如：
- 房价预测
- 股票价格预测
- 用户行为分析
本站资源
想要了解更多关于线性回归的知识，可以参考以下资源：
图片时间：
线性回归模型中的斜率和截距，就像一条直线穿过数据点，可以形象地表示为：