线性回归

线性回归是一种用于预测连续数值型输出变量的常见机器学习模型。它基于输入变量与输出变量之间的线性关系进行建模，即假设输出变量可以通过输入变量的线性组合来预测。线性回归的目标是找到一个线性函数，最小化预测值与真实值之间的平均误差。 线性回归的原理基于最小二乘法，即通过最小化预测值与真实值之间的平均误差来拟合数据。误差可以用残差平方和来度量，即将每个样本的预测值与真实值之差平方后求和。线性回归的目标是找到最小化残差平方和的系数。在实际应用中，线性回归可以用于探索变量之间的关系、预测未来的趋势或行为，并进行决策。