线性回归模型笔记整理

线性回归模型是一种用于建立自变量与因变量之间线性关系的模型。其基本思想是通过对已知数据进行拟合，得到一个线性方程，然后利用该方程对未知数据进行预测。下面是线性回归模型的笔记整理：

1. 线性回归模型的基本形式为：y = wx + b，其中y为因变量，x为自变量，w为权重，b为偏置。

2. 线性回归模型的目标是最小化预测值与真实值之间的误差，通常使用均方误差（MSE）作为损失函数。

3. 线性回归模型的训练过程通常使用梯度下降法来求解最优参数，即最小化损失函数。

4. 在实际应用中，线性回归模型可以通过添加多项式特征、正则化等方式进行改进，以提高模型的拟合能力和泛化能力。

5. 线性回归模型的评估指标通常使用R²（决定系数）和均方根误差（RMSE）等指标。