🌟 LinearRegression线性回归算法基本原理分析 📊

在机器学习领域，Linear Regression（线性回归） 是一种简单而强大的预测模型，广泛应用于数据分析和预测任务中。它通过拟合一条直线来描述自变量与因变量之间的关系，从而实现对未知数据的预测。这条直线由公式 `y = wx + b` 表示，其中 `w` 是权重，`b` 是偏置项。

线性回归的核心目标是找到最佳的权重和偏置，使预测值与实际值之间的误差最小化。这种误差通常用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）衡量。为了实现这一目标，常用的方法是最小二乘法，它通过优化参数来最小化误差平方和。

此外，线性回归还分为简单线性回归和多元线性回归两种类型。简单线性回归仅涉及一个自变量，而多元线性回归则可以处理多个自变量，这使得其适用范围更加广泛。

尽管线性回归模型简单直观，但它在面对复杂非线性关系时表现有限。因此，在实际应用中，需结合具体场景选择合适的算法。✨

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