机器学习之线性回归模型✨

✨在当今的数据科学领域，机器学习算法得到了广泛应用，其中线性回归模型作为入门级算法之一，备受关注🔍。它通过拟合最佳直线来预测连续变量之间的关系，是理解和实现更复杂模型的基础📚。

✨线性回归模型的参数估计通常采用最小二乘法，即寻找使得预测值与实际值之间差距平方和最小化的参数值🔍。这些参数包括截距项和斜率，它们共同决定了这条直线的位置和倾斜程度，在二维空间中表现为一条直线，在三维空间中则是一张平面，在更高维度下则是超平面📚。

✨掌握线性回归模型的原理及其参数优化方法，不仅有助于深入理解机器学习算法背后的数学逻辑，还能为后续学习更高级别的回归分析和预测建模打下坚实基础🚀。

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