线性回归是一种常用的统计方法，用于预测一个或多个变量与另一个变量之间的关系。它是机器学习和数据分析中的基础模型之一。
线性回归的基本概念
线性回归模型可以表示为：
[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n + \epsilon ]
其中，( y ) 是因变量，( x_1, x_2, ..., x_n ) 是自变量，( \beta_0, \beta_1, ..., \beta_n ) 是回归系数，( \epsilon ) 是误差项。
线性回归的类型
- 简单线性回归：只有一个自变量和一个因变量。
- 多元线性回归：有多个自变量和一个因变量。
线性回归的应用
线性回归广泛应用于各个领域，如：
- 经济学：分析经济增长与人口、投资等因素的关系。
- 医学：预测疾病发生概率。
- 商业：分析市场趋势和消费者行为。
学习资源
想要更深入地了解线性回归，可以参考以下资源：
线性回归图解