線性回歸是一種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于建立連續(xù)數(shù)值輸出與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系模型。線性回歸通常用于預(yù)測(cè)數(shù)值型輸出變量的值，例如房?jī)r(jià)、股票價(jià)格等。
線性回歸的特征包括：
線性關(guān)系：線性回歸的基本假設(shè)是因變量和自變量之間存在線性關(guān)系。即自變量與因變量之間的關(guān)系可以用一條直線來(lái)描述。
只有一個(gè)自變量：?jiǎn)巫兞烤€性回歸是指只有一個(gè)自變量的線性回歸模型，此時(shí)可以使用一條直線來(lái)描述因變量和自變量之間的關(guān)系。
最小二乘法：線性回歸的目標(biāo)是尋找最佳擬合直線，最小二乘法是常用的線性回歸模型參數(shù)估計(jì)方法。
假設(shè)檢驗(yàn)：線性回歸模型通常需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，以判斷自變量是否對(duì)因變量有顯著影響。
殘差分析：在線性回歸中，誤差是因變量和預(yù)測(cè)值之間的差異，殘差分析可以幫助評(píng)估模型的質(zhì)量和精度。
可解釋性：線性回歸模型是一種可解釋性很強(qiáng)的模型，可以通過(guò)系數(shù)來(lái)解釋自變量和因變量之間的關(guān)系。
總之，線性回歸是一種簡(jiǎn)單而常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，適用于對(duì)因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。它具有可解釋性強(qiáng)、計(jì)算簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，但是對(duì)于非線性問(wèn)題，線性回歸模型的預(yù)測(cè)能力較弱。
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