AI算法：机器学习之线性回归

算法介绍

线性回归是一种最基本的统计学习方法，用于建立输入变量与连续输出变量之间的关系。其主要目标是找到一条最佳的直线（或超平面），以最小化预测值与实际值之间的差异。以下是线性回归算法的介绍：

线性回归算法介绍:

1. 模型表示：

   • 线性回归建立在线性模型的基础上，假设输入特征和输出之间存在线性关系，即：
     y = w 0 +