机器学习之线性回归（Linear Regression）精讲（附代码）

概念

线性回归（Linear Regression）是机器学习中的一种基本的监督学习算法，用于建立输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的线性关系。它假设输入变量与输出变量之间存在线性关系，并试图找到最佳拟合线来描述这种关系。

在简单线性回归中，只涉及两个变量：一个是自变量（输入变量），另一个是因变量（输出变量）。模型的方程可以表示为：

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