机器学习：线性回归模型的原理、应用及优缺点

已于 2024-01-17 16:20:07 修改
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分类专栏： # 概念及理论 文章标签： 机器学习 线性回归 人工智能 算法 回归 数据分析
于 2024-01-17 09:04:01 首次发布
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本文详细介绍了线性回归的基本原理，包括模型建立、评估和应用。列举了其在多个领域的应用实例，并探讨了模型的优点如简单易懂和计算效率，以及缺点如对非线性关系的处理和对异常值的敏感性。

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一、原理

线性回归是一种统计学和机器学习中常用的方法，用于建立变量之间线性关系的模型。其原理基于假设因变量（或响应变量）与自变量之间存在线性关系。

回归的目的（实质）

由解释变量去估计被解释变量的平均值

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无 偏 性 、 有 效 性 、 一 致 性

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下面是线性回归模型的基本原理：
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  1. 模型拟合： 通过最小二乘法，得到最优的系数，从而建立了线性回归模型。模型的预测值

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