机器学习多元线性回归

好的，您的问题是关于机器学习中的多元线性回归。多元线性回归是一种用于预测因变量与多个自变量之间关系的统计学方法。在机器学习中，多元线性回归通常用于预测数值型的输出。

在多元线性回归中，我们需要找到一个线性函数来描述因变量和自变量之间的关系。这个线性函数可以表示为：

y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn

其中，y是因变量，x1, x2, ..., xn是自变量，b0, b1, b2, ..., bn是回归系数。

我们可以使用最小二乘法来估计回归系数，使得预测值与实际值之间的误差最小化。在实际应用中，我们通常会使用一些机器学习算法来进行多元线性回归，例如岭回归、lasso回归等。