线性回归的原理说明

本文深入探讨了线性回归的基本原理,介绍了如何通过最小化均方误差来寻找最佳参数,实现预测值与真实回归目标值的最接近匹配。线性回归作为回归分析中最基础的方法,其简洁性和有效性使其在众多领域得到广泛应用。

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线性回归的原理

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线性回归又名普通最小二乘法,是回归问题最简单也是最经典的线性方法。线性回归寻找参数w和b,使得对训练集的预测值与真实的回归目标值y之间的均方误差最小。均方误差是预测值与真实值之差的平方和除以样本数。线性回归没有参数,这是一个优点,但也因此无法控制模型的复杂度。

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