《Python机器学习基础教程》第3讲：回归算法与模型优化

上一讲我们聊了分类算法，学会了怎么用机器学习把东西分门别类。今天，我们来聊聊回归算法，这是一种用来预测连续数值的算法。比如，你想知道明天的气温是多少，或者一套房子能卖多少钱，这时候就需要回归算法来帮忙啦。我们还会学习怎么优化模型，让模型变得更厉害。

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1. 回归问题：预测连续的数值

想象一下，你手里有一堆房子的信息，包括房子的面积、房间数量、位置等等，你想知道这些房子大概能卖多少钱。这时候，回归算法就能派上用场了。回归算法的目标是预测一个连续的数值，比如房价、温度或者销售额。

回归算法和分类算法有点像，但又不太一样。分类算法是把东西分成不同的类别，比如猫和狗；而回归算法是预测一个具体的数值，比如房子的价格是多少。

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2. 线性回归：用直线预测房价

最简单的回归算法就是线性回归。线性回归就像是用一条直线来预测数值。想象一下，你有一堆点，你想用一条直线把这些点连起来，让这条直线尽可能地接近所有的点。线性回归就是干这个的。

我们用一个简单的例子来说明。假设你有一堆