线性回归算法在机器学习中的应用
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简介：
线性回归是一种基础但强大的预测分析技术，在机器学习中用于建立自变量和因变量之间的关系模型。该方法通过拟合最佳直线来预测连续型输出值，广泛应用于数据分析、风险评估及趋势预测等领域。
1. 基本概念
线性回归是一种通过属性的线性组合来进行预测的模型。它的目的是找到一条直线或一个平面或其他高维空间中的超平面，使得预测值与实际观测值之间的误差最小化。
2. 特点
优点：结果具有很好的可解释性（权重直观地表达了各属性在预测中的重要性），计算复杂度不高。
缺点：对于非线性的数据拟合效果不佳。
适用的数据类型：数值型和标称型数据。
3. 自己实现的线性回归
3.1 简单线性回归
- 利用最小二乘法得到系数。
- 使用简单的随机数模拟方法来搭建简单线性回归模型。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x =
```
注意，上述代码片段中`x=`后面的代码未给出完整实现细节。
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