Python机器学习实战：理解并实现线性回归算法

Python机器学习实战：理解并实现线性回归算法

1.背景介绍

1.1 机器学习概述

机器学习是人工智能的一个重要分支,旨在让计算机从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。机器学习算法通过学习已有数据,建立数学模型来捕捉数据中的规律和特征,从而对新数据进行预测或决策。

1.2 线性回归在机器学习中的地位

线性回归是机器学习中最基础、最简单的监督学习算法之一。它通过对自变量和因变量之间关系的数学建模,预测连续型数值输出。线性回归广泛应用于金融、制造、医疗等诸多领域的预测分析。作为机器学习的基石,理解线性回归有助于学习更高级的算法。

2.核心概念与联系

2.1 监督学习

监督学习是机器学习中最常见的一种学习方式。在监督学习中,算法通过学习已标注的训练数据集,建立映射关系模型,从而对新的未标注数据进行预测或分类。线性回归就属于监督学习中的回归问题。

2.2 回归与分类

机器学习任务可分为回归和分类两大类。回归预测的是连续型数值输出,如房价、销量等;分类预测的是离散型类别输出,如是否患病、垃圾邮件识别等。线性回归用于解决回归问题。

2.3 损失函数

损失函数用于评估模型的预测值与真实值之间的差距。线性回归通常使用平方损失函数(均方误差)作为损失函数,即模型需要最小化预测值与真实值之