机器学习——线性回归

线性回归

• 线性回归是一种用来研究一个或多个自变量与因变量之间关系的统计方法
• 核心思想:假设变量之间是线性关系，用一条(或一个平面/超平面)去拟合数据，并用这个模型来预测或解释因变量的变化趋势。

分类

• 一元线性回归:

  • y= wx +b
  • 例如:根据房屋面积预测价格(假设价格随面积线性增长)。

• 多元线性回归:

  • 

  • 例如:根据房屋面积、卧室数量、地段评分等多个因素预测价格

欠拟合和过拟合的处理

举例：