机器学习线性回归概念

线性回归是一种常见的机器学习算法，其目的是通过一个线性模型来描述输入变量和输出变量之间的关系。简单来说，就是通过给定的输入数据，建立一个线性模型来预测输出结果。在线性回归中，我们通常使用最小二乘法来拟合模型，使得实际值和预测值之间的误差最小化。

具体来说，线性回归的模型可以表示为：y = w0 + w1*x1 + w2*x2 + ... + wn*xn，其中y为输出变量，x1~xn为输入变量，w1~wn为模型的参数。在训练过程中，我们需要找到一组最优的参数，使得模型的预测值与实际值之间的差距最小化。

在实际应用中，线性回归常被用于预测房价、销售额等连续型变量的值。除此之外，它也可以被用于特征选择、异常检测等领域。