线性回归原理及实现

线性回归是一种常见的机器学习算法，它的目的是根据已知的一组输入和输出数据，建立一个输入和输出之间的线性关系模型，以便在给定一个输入时，预测对应的输出。

在线性回归中，假设输入和输出之间的关系可以用一个函数来表示，这个函数被称为回归方程。例如，在一个简单的两个输入变量的线性回归模型中，回归方程可以表示为：

Y = b0 b1*X1 b2*X2

其中，Y表示输出变量，X1和X2表示输入变量，b0、b1和b2称为回归系数。这些系数可以通过计算样本数据的最小二乘法来确定，即选择回归方程使得所有样本点到回归线的距离的平方和最小。

线性回归通常用于预测数字型变量，例如房价、销售额、股票价格等。在机器学习模型中，线性回归也是最常见的预测模型之一。