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: [ y = m x + b ] [y = mx + b] [