线性回归教程 📈

线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，常用于预测连续值问题。以下是核心知识点梳理：

1. 基本概念

• 定义：通过拟合数据点与目标变量之间的线性关系进行预测
• 公式：$$ y = wx + b $$（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. 实现步骤

1. 数据准备：确保特征与标签数据线性相关
2. 参数初始化：随机设置初始权重w和偏置b
3. 损失计算：使用均方误差（MSE）衡量模型表现
4. 梯度下降：迭代更新参数以最小化损失
5. 模型评估：通过R²分数或MAE验证效果

3. 代码示例（Python）

from sklearn.linear_model import LinearRegression  
# 加载数据  
X = [[1], [2], [3]]  
y = [1, 2, 3]  
# 创建模型  
model = LinearRegression()  
# 训练模型  
model.fit(X, y)  
# 预测结果  
predictions = model.predict([[4], [5]])  

4. 扩展阅读

• 机器学习基础概念
• 线性回归实战案例

如需深入理解优化算法，可参考梯度下降详解。