🌟Keras 实现多元线性回归：从理论入门到实战精通
在机器学习中，线性回归（Linear Regression） 是最基础却极具实用价值的算法之一。尤其是当自变量数量增加时，多元线性回归（Multiple Linear Regression） 成为处理复杂数据关系的利器。
本文将结合 Keras 深度学习框架，从 理论基础、代码实操、可视化分析 到 优化策略，带你系统掌握多元线性回归的建模流程。
🧠 一、多元线性回归理论回顾
多元线性回归的目标是建立如下形式的线性函数模型：
y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ⋯ + β n x n + ϵ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_nx_n + \epsilon y=β0+β1x1+β2x2+⋯+βnxn+ϵ
其中：
- y y y：因变量（目标值）
- x i x_i xi：自变量（特征）
- β i \beta_i β
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