线性回归：十大经典机器学习算法之一

简介：
线性回归是一种基本而强大的预测分析技术，属于十大经典机器学习算法之一。它通过建立自变量与因变量之间的线性关系模型来进行数据预测和趋势识别，在诸多领域中有着广泛应用。 前言：为什么要做这期博客呢？主要有两个原因。一是想买小米10手机，请大家支持一下，如果觉得内容不错可以进行打赏；二是希望通过这一系列教程清晰地梳理十大经典算法的推导过程及思路，并希望对大家有所帮助。第一期我们将讨论线性回归。 与之前的文章或接单子不同的是，这期博客主要是将我在北风网学习到的知识做一个总结和分享，如果有不准确或者需要改进的地方，请大家提出宝贵意见，我们一起进步。 1. 什么是线性回归？ 线性回归是一种算法模型（函数），用于构建属性(x)与标签之间的映射关系。在算法的学习过程中，我们的目标是寻找一个合适的函数，使得参数间的拟合效果最佳。 2. 图解 图中的点表示数据的分布情况，而直线则代表了一个映射函数。如何找到最理想的映射函数呢？我们需要考虑的是怎样使d1+d2+d3+d4（这里的d1、d2、d3和d4指的是从每个数据点到拟合线的距离）达到最小值。