机器学习算法原理与实现

机器学习是一种通过从数据中自动学习模式和规律的方法。它可以应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理和预测分析。在本文中，我们将介绍几种常见的机器学习算法原理，并提供相应的源代码实现。

1. 线性回归（Linear Regression）：
   线性回归是一种用于建立连续值预测模型的监督学习算法。它基于最小二乘法的思想，通过拟合一个线性方程来预测目标变量。以下是一个简单的线性回归的Python代码示例：

import numpy as np

# 构造输入特征矩阵X和目标变量向量y
X = np.array([[1, 1]