❀线性回归算法

📒1. 引言
📒2. 线性回归的基本原理

🎉回归方程
🎉最小化误差
🎉线性回归的假设条件

📒3. 线性回归算法的实现
📒4. 线性回归算法的特征工程
📒5. 线性回归模型评估与优化
📒5. 总结与展望

📒1. 引言

线性回归算法是一种在机器学习中广泛应用的预测性分析方法。其核心概念在于建立因变量（或称为目标变量、响应变量）与自变量（或称为特征、预测变量）之间的线性关系模型。简单来说，线性回归试图通过找到一条最佳的直线（在二维空间中）或一个超平面（在高维空间中），来最小化预测值与实际值之间的误差

在机器学习中，线性回归的重要性体现在其简洁性、可解释性以及广泛的适用性上。由于其模型形式简单，计算效率高，且能够提供直观的结果解释（即每个特征对目标变量的影响程度），因此在实际应用中备受青睐。 本文将带你一起探索线性回归算法的基本原理、应用场景以及如何使用Python实现它。

📒2. 线性回归的基本原理

🎉回归方程
线性回归是一种简单但功能强大的预测建模技术。它的核心思想是通过拟合一条直线（在二维空间中）......