线性回归是机器学习中一种非常基础且常用的算法，用于预测数值型输出。本文将深入探讨线性回归的原理、实现和应用。
线性回归原理
线性回归模型假设因变量 ( y ) 与自变量 ( x ) 之间存在线性关系，可以用以下公式表示：
[ y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon ]
其中，( \beta_0 ) 和 ( \beta_1 ) 是模型的参数，( \epsilon ) 是误差项。
实现线性回归
线性回归可以通过最小二乘法来估计模型的参数。最小二乘法的目标是找到一组参数 ( \beta )，使得所有样本的实际值与预测值之间的平方差之和最小。
应用案例
线性回归广泛应用于各种领域，如房价预测、股票价格预测、用户行为分析等。
- 房价预测：通过分析房屋面积、地点、房龄等因素，预测房屋价格。
- 股票价格预测：通过分析历史价格、交易量、财务指标等因素，预测股票价格走势。
图片示例
线性回归模型示例图：
扩展阅读
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