【机器学习之学习笔记】线性回归

一、线性回归

线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。

在这个等式中：

• Y：因变量
• a：斜率
• x：自变量
• b ：截距

系数 a 和 b 可以通过最小二乘法获得。

线性回归的两种主要类型是一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归的特点是只有一个自变量。多元线性回归的特点正如其名，存在多个自变量。找最佳拟合直线的时候，你可以拟合到多项或者曲线回归。这些就被叫做多项或曲线回归。

二、损失函数

损失函数表达式：