线性回归(Linear Regression) 原理与代码实例讲解

线性回归(Linear Regression) - 原理与代码实例讲解

1.背景介绍

1.1 什么是线性回归

线性回归(Linear Regression)是机器学习中最基础和最常用的一种监督学习算法。它的目标是找到一个最佳拟合的线性方程,使用这个线性方程对新的数据进行预测或估计。线性回归在许多领域都有广泛应用,如金融、经济、工程、生物医学等。

1.2 线性回归的应用场景

线性回归常用于以下几种情况:

• 预测连续型数值输出
• 分析自变量和因变量之间的线性关系
• 建立数学模型,描述数据集合的趋势

1.3 线性回归的优缺点

优点:

• 模型简单,易于理解和解释
• 计算代价低,可以快速训练
• 对异常值不太敏感

缺点:

• 只能学习线性模式,无法拟合非线性关系
• 对数据的分布有一定假设和限制
• 无法自动处理特征选择,需要人工介入

2.核心概念与联系

2.1 线性回归的基本概念

线性回归试图学习一个通过属性(自变量)的线性组合来进行预测(因变量)的函数,表达式如下: