机器学习线性回归原理

机器学习中的线性回归是一种基本的预测模型，主要用于建立因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。其基本原理如下：

1. **简单线性回归**：当只有一个自变量时，我们称之为简单线性回归。模型假设因变量y与自变量x之间存在如下关系：y = a + bx，其中a（截距）和b（斜率）是需要学习的参数。通过最小化残差平方和（误差平方和），即每个预测值与实际值之差的平方，找到最佳的a和b。

2. **多元线性回归**：如果有多于一个自变量，模型变为y = a + b1x1 + b2x2 + ...，此时每个特征都对应一个权重。同样，通过最小化所有样本的误差，找到各个系数的最佳值。

3. **预测过程**：给定新的输入特征，模型会根据训练得到的参数计算出预测的因变量值，提供了一个连续的输出范围而不是离散的结果。