机械学习二元线性回归模型

二元线性回归模型是机器学习中的一种常见的回归模型，用于建立输入变量与输出变量之间的线性关系。它适用于解决连续型输出变量的预测问题。

在二元线性回归模型中，假设有两个输入变量（也称为特征）x1和x2，以及一个输出变量y。模型的目标是找到一条直线，使得通过这条直线对输入变量进行线性组合后得到的预测值与实际输出值之间的误差最小。

模型的数学表达式可以表示为：y = w1 * x1 + w2 * x2 + b，其中w1和w2是权重（也称为系数），b是偏置项。通过训练数据集，我们可以通过最小化损失函数来求解最优的权重和偏置项，从而得到最佳的拟合直线。

训练过程中，通常使用最小二乘法或梯度下降法来优化模型参数。最小二乘法通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来求解最优参数。梯度下降法则通过迭代更新参数，使损失函数逐渐减小。

二元线性回归模型的优点包括简单易懂、计算效率高等。然而，它也有一些限制，例如对于非线性关系的建模能力较弱。