线性回归算法的模型表示

线性回归是一种基本的机器学习算法，用于建立变量之间的线性关系模型。它的模型表示如下：

假设有n个自变量x1、x2、……、xn和一个因变量y，其中n为正整数。线性回归模型的表达式为：

y = w0 + w1*x1 + w2*x2 + ... + wn*xn + ε

其中，w0、w1、w2、...、wn为模型中的系数，也称为回归系数或权重；ε为误差项，代表了模型无法解释的部分。

线性回归的目标是通过最小化误差项来寻找最优的回归系数，从而建立一个能够描述自变量和因变量之间线性关系的模型。常用的求解方法包括最小二乘法和梯度下降法等。